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from transformers import AutoTokenizer
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from transformers.adapters import AutoAdapterModel
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# Cargar el modelo y tokenizer
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model_name = "carlosdimare/clascon" # Nombre del modelo ya entrenado en Hugging Face
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6 |
+
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
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model = AutoAdapterModel.from_pretrained(model_name)
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+
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9 |
+
# Cargar el adapter preentrenado y activarlo
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model.load_adapter(model_name, set_active=True)
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+
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+
# Función para generar respuestas
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def generar_respuesta(prompt):
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inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
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outputs = model.generate(inputs["input_ids"], max_length=100, num_beams=5, no_repeat_ngram_size=2, early_stopping=True)
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return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
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+
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# Ejemplo de uso
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prompt = "¿Qué es la conciencia de clase y por qué es importante?"
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respuesta = generar_respuesta(prompt)
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print(f"Pregunta: {prompt}\nRespuesta: {respuesta}")
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