sin tensor

app.py

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 import gradio as gr
 from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, pipeline
 
-model_id = "HuggingFaceH4/zephyr-7b-alpha"  # ✅ sin restricciones
+model_id = "HuggingFaceH4/zephyr-7b-alpha"  # modelo 100% libre
 
+# Carga del modelo sin device_map ni dtype
 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)
 
+# Crear pipeline
 pipe = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer)
 
+# Función para generar commit
 def generar_commit(diff):
     prompt = f"Escribí un mensaje de commit claro, corto y técnico basado en los siguientes cambios:\n{diff}"
     output = pipe(prompt, max_new_tokens=60, do_sample=True, temperature=0.7)
     return [output[0]["generated_text"]]
 
+# Interfaz Gradio
 demo = gr.Interface(
     fn=generar_commit,
     inputs=gr.Textbox(lines=10, label="Código diff"),

requirements.txt

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 transformers
 torch
 gradio
-accelerate
+accelerate