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interface.py CHANGED
@@ -40,7 +40,7 @@ def parse_bounds(bounds_str, num_params):
40
  upper_bounds = [np.inf] * num_params
41
  return lower_bounds, upper_bounds
42
 
43
- def generate_analysis(prompt, max_length=1024):
44
  """
45
  Genera un análisis utilizando el modelo Yi-Coder-9B-Chat.
46
  """
@@ -51,7 +51,7 @@ def generate_analysis(prompt, max_length=1024):
51
  with torch.no_grad():
52
  outputs = model.generate(
53
  **inputs,
54
- max_new_tokens=max_length,
55
  eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
56
  pad_token_id=tokenizer.eos_token_id
57
  )
@@ -62,7 +62,7 @@ def generate_analysis(prompt, max_length=1024):
62
  print(f"Error al generar el análisis con Yi-Coder: {e}. Usando análisis por defecto.")
63
  return "Análisis generado por el modelo de lenguaje."
64
 
65
- @gpu_decorator(duration=600) # Ajusta la duración según tus necesidades
66
  def process_and_plot(
67
  file,
68
  biomass_eq1, biomass_eq2, biomass_eq3,
@@ -141,7 +141,6 @@ def process_and_plot(
141
  bounds=(lower_bounds, upper_bounds)
142
  )
143
  biomass_results.append({
144
- # 'model': main_model, # Eliminado para evitar problemas de serialización
145
  'y_pred': y_pred.tolist(), # Convertir a lista para serialización
146
  'equation': equation,
147
  'params': main_model.params['biomass']
@@ -169,7 +168,6 @@ def process_and_plot(
169
  bounds=(lower_bounds, upper_bounds)
170
  )
171
  substrate_results.append({
172
- # 'model': main_model, # Eliminado para evitar problemas de serialización
173
  'y_pred': y_pred.tolist(), # Convertir a lista para serialización
174
  'equation': equation,
175
  'params': main_model.params['substrate']
@@ -197,7 +195,6 @@ def process_and_plot(
197
  bounds=(lower_bounds, upper_bounds)
198
  )
199
  product_results.append({
200
- # 'model': main_model, # Eliminado para evitar problemas de serialización
201
  'y_pred': y_pred.tolist(), # Convertir a lista para serialización
202
  'equation': equation,
203
  'params': main_model.params['product']
@@ -257,6 +254,6 @@ Analiza los siguientes resultados experimentales y proporciona un veredicto sobr
257
  """
258
 
259
  # Generar el análisis utilizando Yi-Coder
260
- analysis = generate_analysis(prompt, max_length=1024)
261
 
262
  return image, analysis
 
40
  upper_bounds = [np.inf] * num_params
41
  return lower_bounds, upper_bounds
42
 
43
+ def generate_analysis(prompt, max_length=100): # Reducido a 100
44
  """
45
  Genera un análisis utilizando el modelo Yi-Coder-9B-Chat.
46
  """
 
51
  with torch.no_grad():
52
  outputs = model.generate(
53
  **inputs,
54
+ max_new_tokens=max_length, # Limitar la generación a 100 tokens
55
  eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
56
  pad_token_id=tokenizer.eos_token_id
57
  )
 
62
  print(f"Error al generar el análisis con Yi-Coder: {e}. Usando análisis por defecto.")
63
  return "Análisis generado por el modelo de lenguaje."
64
 
65
+ @gpu_decorator(duration=100) # Reducido de 600 a 100 segundos
66
  def process_and_plot(
67
  file,
68
  biomass_eq1, biomass_eq2, biomass_eq3,
 
141
  bounds=(lower_bounds, upper_bounds)
142
  )
143
  biomass_results.append({
 
144
  'y_pred': y_pred.tolist(), # Convertir a lista para serialización
145
  'equation': equation,
146
  'params': main_model.params['biomass']
 
168
  bounds=(lower_bounds, upper_bounds)
169
  )
170
  substrate_results.append({
 
171
  'y_pred': y_pred.tolist(), # Convertir a lista para serialización
172
  'equation': equation,
173
  'params': main_model.params['substrate']
 
195
  bounds=(lower_bounds, upper_bounds)
196
  )
197
  product_results.append({
 
198
  'y_pred': y_pred.tolist(), # Convertir a lista para serialización
199
  'equation': equation,
200
  'params': main_model.params['product']
 
254
  """
255
 
256
  # Generar el análisis utilizando Yi-Coder
257
+ analysis = generate_analysis(prompt, max_length=100) # Reducido a 100
258
 
259
  return image, analysis