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@@ -6,7 +6,7 @@ import time
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import torch
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device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
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-
generate_story_pipe = pipeline("
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generate_story_pipe = generate_story_pipe.to(device)
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# 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
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6 |
import torch
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8 |
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
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9 |
+
generate_story_pipe = pipeline("text2text-generation", model="google/flan-t5-base")
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10 |
generate_story_pipe = generate_story_pipe.to(device)
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11 |
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12 |
# 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
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