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@@ -5,11 +5,12 @@ from transformers import pipeline
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  import time
6
  import torch
7
 
8
- generate_story_pipe = pipeline("text2text-generation", model="openai-community/gpt2")
9
 
10
  # Para medir el rendimiento de los métodos, voy a crear este decorador, que simplemente imprime en nuestra terminal el tiempo de ejecucion de los metodos que tengan los modelos y los usen, de esta manera podremos estudiar el tiempo que este cada modelo activo
11
  def measure_performance(func):
12
  def wrapper(*args, **kwargs):
 
13
  start = time.time()
14
  result = func(*args, **kwargs)
15
  end = time.time()
 
5
  import time
6
  import torch
7
 
8
+ generate_story_pipe = pipeline("text-generation", model="openai-community/gpt2")
9
 
10
  # Para medir el rendimiento de los métodos, voy a crear este decorador, que simplemente imprime en nuestra terminal el tiempo de ejecucion de los metodos que tengan los modelos y los usen, de esta manera podremos estudiar el tiempo que este cada modelo activo
11
  def measure_performance(func):
12
  def wrapper(*args, **kwargs):
13
+ print(f"Starting execution of '{func.__name__}' with 'args={args}, kwargs={kwargs}'")
14
  start = time.time()
15
  result = func(*args, **kwargs)
16
  end = time.time()