app.py

app.py

@@ -0,0 +1,24 @@
+import gradio as gr
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+
+# Cargar el modelo y el tokenizador
+model_name = "meta-llama/Meta-Llama-3-8B"  # Este es el nombre del repositorio en Hugging Face
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
+
+def chat_with_llama(input_text):
+    inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
+    outputs = model.generate(**inputs)
+    response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
+    return response
+
+# Crear la interfaz con Gradio
+iface = gr.Interface(
+    fn=chat_with_llama,
+    inputs="text",
+    outputs="text",
+    title="Chat con LLaMA 3",
+    description="Interfaz simple para comunicarte con el modelo LLaMA 3."
+)
+
+iface.launch()