Perplexity LABS

README.md

@@ -1,13 +1,100 @@
 ---
-title: Title Generator
-emoji: 🐨
-colorFrom: indigo
-colorTo: pink
+title: Generador de Títulos con Llama 3.2
+emoji: 🎯
+colorFrom: blue
+colorTo: purple
 sdk: gradio
-sdk_version: 5.49.1
+sdk_version: 4.0.0
 app_file: app.py
 pinned: false
-short_description: An space to generate a title depending on the conversation
+license: mit
 ---
 
-Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference
+# Generador de Títulos con Llama 3.2-1B-Instruct
+
+Esta aplicación genera títulos concisos a partir de texto o conversaciones usando el modelo **meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct**.
+
+## Características
+
+- ✅ Interfaz web interactiva con Gradio
+- ✅ Generación de títulos desde texto simple o conversaciones
+- ✅ API accesible mediante Python, JavaScript y HTTP
+- ✅ Modelo ligero y rápido (1B parámetros)
+- ✅ Soporte multiidioma
+
+## Configuración
+
+### 1. Crear el Space en Hugging Face
+
+1. Ve a https://huggingface.co/new-space
+2. Selecciona **Gradio** como SDK
+3. Nombra tu Space (ej: "title-generator-llama")
+
+### 2. Configurar el Secret HF_TOKEN
+
+**IMPORTANTE**: Este paso es necesario porque el modelo Llama 3.2 es "gated" (requiere acceso).
+
+1. Solicita acceso al modelo en: https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct
+2. Genera un token de acceso en: https://huggingface.co/settings/tokens
+3. En tu Space, ve a **Settings** → **Repository secrets**
+4. Añade un nuevo secret:
+   - **Name**: `HF_TOKEN`
+   - **Value**: Tu token de Hugging Face (empezará con `hf_...`)
+
+### 3. Subir los archivos
+
+Sube estos archivos a tu Space:
+- `app.py` - Código principal
+- `requirements.txt` - Dependencias
+- `README.md` - Esta documentación
+
+## Uso
+
+### Interfaz Web
+
+Simplemente visita tu Space y usa la interfaz para:
+- **Texto Simple**: Pega cualquier texto y genera un título
+- **Conversación**: Pega un historial de chat y genera un título resumido
+
+### API Python
+
+```python
+from gradio_client import Client
+
+client = Client("tu-usuario/title-generator-llama")
+result = client.predict(
+    input_text="Tu texto aquí...",
+    is_conversation=False,
+    api_name="/predict"
+)
+print(result)
+```
+
+### API JavaScript
+
+```javascript
+import { Client } from "@gradio/client";
+
+const client = await Client.connect("tu-usuario/title-generator-llama");
+const result = await client.predict("/predict", {
+  input_text: "Tu texto aquí...",
+  is_conversation: false,
+});
+console.log(result.data);
+```
+
+### API HTTP
+
+```bash
+curl -X POST https://tu-usuario-title-generator-llama.hf.space/api/predict \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -d '{"data": ["Tu texto aquí...", false]}'
+```
+
+## Hardware
+
+Este Space funciona en **CPU básico** de Hugging Face (gratis). El modelo es lo suficientemente pequeño para ejecutarse eficientemente sin GPU.
+
+## Licencia
+
+MIT License

app.py

@@ -1,6 +1,6 @@
-import gradio as gr
 import os
-from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
+import gradio as gr
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, pipeline
 import torch
 
 # Obtener el token de HF desde las variables de entorno (secret)
@@ -8,147 +8,141 @@ HF_TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN")
 
 # Cargar el modelo y tokenizer
 MODEL_NAME = "meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct"
+
 print("Cargando modelo y tokenizer...")
 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME, token=HF_TOKEN)
 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
     MODEL_NAME,
     token=HF_TOKEN,
-    torch_dtype=torch.float16 if torch.cuda.is_available() else torch.float32,
+    torch_dtype=torch.float16,
     device_map="auto"
 )
-model.eval()
 print("Modelo cargado exitosamente!")
 
-def generate_title(input_choice, chat_hist, text_hist):
+def generate_title(input_text, is_conversation=False):
     """
-    Genera un título conciso a partir de un historial de conversación usando Llama 3.2.
+    Genera un título a partir de texto o historial de conversación.
+
+    Args:
+        input_text: String con el texto o historial
+        is_conversation: Boolean indicando si es un historial de conversación
+
+    Returns:
+        String con el título generado
     """
     try:
-        # 1. Obtener el historial según el tipo de entrada
-        if input_choice == "Chat":
-            history = chat_hist
-        else:
-            history = text_hist
-            
-        # 2. Convertir el historial a texto plano
-        if isinstance(history, list):
-            conversation_text = ""
-            for i, exchange in enumerate(history):
-                if isinstance(exchange, (list, tuple)) and len(exchange) >= 2:
-                    user_msg = exchange[0] if exchange[0] else ""
-                    assistant_msg = exchange[1] if exchange[1] else ""
-                    conversation_text += f"Usuario: {user_msg}\n"
-                    if assistant_msg:
-                        conversation_text += f"Asistente: {assistant_msg}\n"
+        # Crear el prompt según el tipo de entrada
+        if is_conversation:
+            system_prompt = "Eres un asistente experto en crear títulos concisos y descriptivos. Analiza la siguiente conversación y genera un título breve (máximo 6 palabras) que capture el tema principal."
+            user_prompt = f"Conversación:\n{input_text}\n\nGenera un título breve y descriptivo:"
         else:
-            conversation_text = str(history)
+            system_prompt = "Eres un asistente experto en crear títulos concisos y descriptivos. Analiza el siguiente texto y genera un título breve (máximo 6 palabras) que capture la idea principal."
+            user_prompt = f"Texto:\n{input_text}\n\nGenera un título breve y descriptivo:"
 
-        # 3. Crear el prompt con el formato de chat de Llama 3
-        system_prompt = "Genera un título breve y descriptivo de máximo 5 palabras. Responde SOLO con el título, sin comillas ni formato adicional."
+        # Formatear mensajes para Llama
         messages = [
             {"role": "system", "content": system_prompt},
-            {"role": "user", "content": conversation_text}
+            {"role": "user", "content": user_prompt}
         ]
 
-        # 4. Tokenizar el prompt usando la plantilla de chat
-        inputs = tokenizer.apply_chat_template(
-            messages,
-            add_generation_prompt=True,
-            return_tensors="pt"
-        ).to(model.device)
-
-        # 5. Generar el título
-        with torch.no_grad():
-            outputs = model.generate(
-                inputs,
-                max_new_tokens=20,
-                temperature=0.7,
-                do_sample=True,
-                top_p=0.9,
-                pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
-                eos_token_id=tokenizer.eos_token_id
-            )
-
-        # 6. Decodificar solo la respuesta (no el prompt)
-        response_ids = outputs[0][inputs.shape[-1]:]
-        title = tokenizer.decode(response_ids, skip_special_tokens=True)
-
-        # 7. Limpiar el título
-        title = title.split('\n')[0].strip()
-        if title.endswith('.'):
-            title = title[:-1]
-
-        return title if title else "Conversación sin título"
+        # Aplicar chat template
+        prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
+
+        # Tokenizar
+        inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
+
+        # Generar
+        outputs = model.generate(
+            **inputs,
+            max_new_tokens=50,
+            temperature=0.7,
+            top_p=0.9,
+            do_sample=True,
+            pad_token_id=tokenizer.eos_token_id
+        )
+
+        # Decodificar solo la respuesta generada
+        generated_text = tokenizer.decode(outputs[0][inputs['input_ids'].shape[1]:], skip_special_tokens=True)
+
+        # Limpiar el título
+        title = generated_text.strip().split('\n')[0].strip()
+
+        return title
 
     except Exception as e:
-        print(f"Error al generar título: {e}")
-        return f"Error: {str(e)}"
-
-# Crear la interfaz de Gradio
-with gr.Blocks(title="Generador de Títulos con Llama-3.2-1B") as demo:
-    gr.Markdown(f"""
-    # 📝 Generador de Títulos para Conversaciones
-    Esta aplicación utiliza **{MODEL_NAME}** para generar títulos concisos y descriptivos
-    a partir de un historial de conversación.
-    
-    ### Cómo usar:
-    1. Ingresa tu conversación en formato de chat (o pégala como texto)
-    2. Haz clic en "Generar Título"
-    3. El modelo generará un título breve y descriptivo
+        return f"Error al generar título: {str(e)}"
+
+# Crear interfaz de Gradio
+with gr.Blocks(title="Generador de Títulos con Llama 3.2") as demo:
+    gr.Markdown("# 🎯 Generador de Títulos con Llama 3.2-1B-Instruct")
+    gr.Markdown("Genera títulos concisos a partir de texto o conversaciones usando IA")
+
+    with gr.Tab("Texto Simple"):
+        with gr.Row():
+            with gr.Column():
+                text_input = gr.Textbox(
+                    label="Texto de entrada",
+                    placeholder="Escribe o pega el texto del que quieres generar un título...",
+                    lines=8
+                )
+                text_btn = gr.Button("Generar Título", variant="primary")
+
+            with gr.Column():
+                text_output = gr.Textbox(label="Título generado", lines=3)
+
+        text_btn.click(
+            fn=lambda x: generate_title(x, is_conversation=False),
+            inputs=text_input,
+            outputs=text_output
+        )
+
+        gr.Examples(
+            examples=[
+                ["La inteligencia artificial está revolucionando la forma en que trabajamos. Desde asistentes virtuales hasta sistemas de recomendación, la IA está presente en nuestra vida diaria de formas que ni siquiera imaginamos."],
+                ["El cambio climático es uno de los mayores desafíos que enfrenta la humanidad. Las temperaturas globales continúan aumentando y los eventos climáticos extremos son cada vez más frecuentes."]
+            ],
+            inputs=text_input
+        )
+
+    with gr.Tab("Historial de Conversación"):
+        with gr.Row():
+            with gr.Column():
+                conv_input = gr.Textbox(
+                    label="Historial de conversación",
+                    placeholder="Pega aquí el historial de la conversación...\n\nFormato ejemplo:\nUsuario: Hola, ¿cómo estás?\nAsistente: ¡Bien! ¿En qué puedo ayudarte?",
+                    lines=10
+                )
+                conv_btn = gr.Button("Generar Título", variant="primary")
+
+            with gr.Column():
+                conv_output = gr.Textbox(label="Título generado", lines=3)
+
+        conv_btn.click(
+            fn=lambda x: generate_title(x, is_conversation=True),
+            inputs=conv_input,
+            outputs=conv_output
+        )
+
+        gr.Examples(
+            examples=[
+                ["Usuario: Necesito ayuda con mi código Python\nAsistente: Claro, ¿qué problema tienes?\nUsuario: No sé cómo leer un archivo CSV\nAsistente: Puedes usar la librería pandas..."],
+                ["Usuario: ¿Cuál es la receta de paella?\nAsistente: La paella es un plato español tradicional...\nUsuario: ¿Qué ingredientes necesito?\nAsistente: Necesitas arroz, azafrán, pollo..."]
+            ],
+            inputs=conv_input
+        )
+
+    gr.Markdown("""
+    ### 📝 Notas:
+    - El modelo genera títulos concisos (máximo 6 palabras)
+    - Puedes usar tanto texto simple como conversaciones
+    - Funciona en español, inglés y otros idiomas
+    - Usa Llama 3.2-1B-Instruct de Meta
     """)
-    
-    with gr.Row():
-        with gr.Column():
-            input_type = gr.Radio(
-                choices=["Texto", "Chat"],
-                value="Texto",
-                label="Tipo de entrada"
-            )
-            
-            chat_input = gr.Chatbot(
-                label="Historial de conversación",
-                height=300,
-                visible=False
-            )
-            
-            text_input = gr.Textbox(
-                label="Historial como texto",
-                placeholder="Pega aquí tu conversación...",
-                lines=10,
-                visible=True
-            )
-            
-            generate_btn = gr.Button("✨ Generar Título", variant="primary")
-            
-        with gr.Column():
-            title_output = gr.Textbox(
-                label="Título generado",
-                placeholder="El título aparecerá aquí...",
-                lines=2
-            )
-    
-    # Funciones para cambiar la visibilidad según el tipo de entrada
-    def toggle_input(choice):
-        if choice == "Chat":
-            return gr.update(visible=True), gr.update(visible=False)
-        else:
-            return gr.update(visible=False), gr.update(visible=True)
-    
-    input_type.change(
-        fn=toggle_input,
-        inputs=[input_type],
-        outputs=[chat_input, text_input],
-        api_name="toggle_input"
-    )
-    
-    # Endpoint de la API - CAMBIO IMPORTANTE AQUÍ
-    generate_btn.click(
-        fn=generate_title,
-        inputs=[input_type, chat_input, text_input],
-        outputs=[title_output],
-        api_name="generate_title"
-    )
-
-# Lanzar la aplicación
+
+# API habilitada automáticamente - Los usuarios pueden usar:
+# - Cliente Python de Gradio
+# - Cliente JavaScript de Gradio  
+# - Llamadas HTTP directas
+
 if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()
+    demo.launch(share=False)

exported-assets/.gitignore

@@ -1,51 +0,0 @@
-# Python
-__pycache__/
-*.py[cod]
-*$py.class
-*.so
-.Python
-env/
-venv/
-ENV/
-build/
-develop-eggs/
-dist/
-downloads/
-eggs/
-.eggs/
-lib/
-lib64/
-parts/
-sdist/
-var/
-wheels/
-*.egg-info/
-.installed.cfg
-*.egg
-
-# PyTorch
-*.pt
-*.pth
-*.ckpt
-
-# Jupyter Notebook
-.ipynb_checkpoints
-
-# Environment variables
-.env
-.env.local
-
-# IDEs
-.vscode/
-.idea/
-*.swp
-*.swo
-*~
-
-# OS
-.DS_Store
-Thumbs.db
-
-# Gradio
-gradio_cached_examples/
-flagged/

exported-assets/CHECKLIST.md

@@ -1,243 +0,0 @@
-# ✅ CHECKLIST DE DESPLIEGUE
-
-## Pre-requisitos
-
-- [ ] Tienes una cuenta en Hugging Face (https://huggingface.co)
-- [ ] Has leído la documentación de Spaces
-- [ ] Tienes acceso a Git (opcional, pero recomendado)
-
-## Paso 1: Obtener Acceso al Modelo
-
-- [ ] Ve a https://huggingface.co/facebook/MobileLLM-Pro
-- [ ] Haz clic en "Request access" (si aparece)
-- [ ] Espera la aprobación (suele ser automática)
-- [ ] Verifica que puedes ver la página del modelo
-
-## Paso 2: Crear Token de Acceso
-
-- [ ] Ve a https://huggingface.co/settings/tokens
-- [ ] Haz clic en "New token"
-- [ ] Configura:
-  - [ ] Name: "spaces_token" (o el nombre que prefieras)
-  - [ ] Role: "read"
-- [ ] Haz clic en "Generate a token"
-- [ ] **IMPORTANTE**: Copia el token y guárdalo en un lugar seguro
-
-## Paso 3: Crear el Space
-
-- [ ] Ve a https://huggingface.co/new-space
-- [ ] Completa el formulario:
-  - [ ] Owner: Tu usuario u organización
-  - [ ] Space name: "title-generator-mobilellm" (o el nombre que prefieras)
-  - [ ] License: MIT
-  - [ ] Select the Space SDK: **Gradio**
-  - [ ] Space hardware: CPU basic (puedes cambiarlo después)
-  - [ ] Repo type: Public o Private
-- [ ] Haz clic en "Create Space"
-
-## Paso 4: Configurar el Secret
-
-- [ ] En tu Space, ve a **Settings**
-- [ ] Encuentra la sección "Variables and secrets"
-- [ ] Haz clic en "New secret"
-- [ ] Configura:
-  - [ ] Name: `HF_TOKEN`
-  - [ ] Value: Pega tu token de Hugging Face
-- [ ] Haz clic en "Save"
-- [ ] Verifica que el secret aparece en la lista (el valor estará oculto)
-
-## Paso 5: Preparar los Archivos Localmente
-
-- [ ] Crea una carpeta local para tu proyecto
-- [ ] Copia los archivos generados:
-  - [ ] app.py
-  - [ ] requirements.txt
-  - [ ] README.md
-  - [ ] .gitignore (opcional)
-- [ ] Verifica que los archivos no tienen errores de sintaxis
-
-## Paso 6: Subir los Archivos
-
-### Opción A: Usando Git (Recomendado)
-
-- [ ] Abre una terminal en tu carpeta
-- [ ] Clona el repositorio del Space:
-  ```bash
-  git clone https://huggingface.co/spaces/TU-USUARIO/TU-SPACE
-  cd TU-SPACE
-  ```
-- [ ] Copia los archivos al repositorio:
-  ```bash
-  cp /ruta/a/app.py .
-  cp /ruta/a/requirements.txt .
-  cp /ruta/a/README.md .
-  ```
-- [ ] Añade los archivos:
-  ```bash
-  git add .
-  ```
-- [ ] Haz commit:
-  ```bash
-  git commit -m "Añadir aplicación de generación de títulos"
-  ```
-- [ ] Push al repositorio:
-  ```bash
-  git push
-  ```
-
-### Opción B: Interfaz Web
-
-- [ ] Ve a la pestaña "Files" de tu Space
-- [ ] Haz clic en "Add file" → "Create a new file"
-- [ ] Crea `app.py`:
-  - [ ] Nombre: app.py
-  - [ ] Pega el contenido completo
-  - [ ] Haz commit
-- [ ] Crea `requirements.txt`:
-  - [ ] Nombre: requirements.txt
-  - [ ] Pega el contenido
-  - [ ] Haz commit
-- [ ] Crea `README.md`:
-  - [ ] Nombre: README.md
-  - [ ] Pega el contenido
-  - [ ] Haz commit
-
-## Paso 7: Monitorear el Build
-
-- [ ] Ve a la pestaña "Logs" de tu Space
-- [ ] Observa el proceso de build:
-  - [ ] Installing dependencies... (puede tardar 2-5 min)
-  - [ ] Loading model... (puede tardar 2-5 min)
-  - [ ] Running... ✅
-- [ ] Si hay errores, revisa los logs y corrige
-
-## Paso 8: Probar la Aplicación
-
-### Prueba en la Interfaz Web
-
-- [ ] Ve a la pestaña "App" de tu Space
-- [ ] Espera a que cargue la interfaz
-- [ ] Prueba con los ejemplos predefinidos:
-  - [ ] Haz clic en un ejemplo
-  - [ ] Haz clic en "Generar Título"
-  - [ ] Verifica que genera un título coherente
-- [ ] Prueba con tu propia conversación:
-  - [ ] Ingresa una conversación
-  - [ ] Genera el título
-  - [ ] Verifica el resultado
-
-### Prueba con la API (Python)
-
-- [ ] Abre un terminal o Jupyter Notebook
-- [ ] Instala el cliente:
-  ```bash
-  pip install gradio-client
-  ```
-- [ ] Ejecuta el código de prueba:
-  ```python
-  from gradio_client import Client
-
-  client = Client("TU-USUARIO/TU-SPACE")
-  result = client.predict(
-      input_choice="Chat",
-      chat_hist=[["Hola", "¿Cómo estás?"]],
-      text_hist="",
-      api_name="/generate_title"
-  )
-  print(result)
-  ```
-- [ ] Verifica que funciona correctamente
-
-### Prueba con la API (JavaScript)
-
-- [ ] Crea un archivo HTML de prueba
-- [ ] Copia el código del ejemplo de JavaScript
-- [ ] Abre el archivo en el navegador
-- [ ] Verifica que funciona correctamente
-
-## Paso 9: Optimizaciones (Opcional)
-
-- [ ] Revisa el rendimiento en CPU Basic
-- [ ] Si es muy lento, considera:
-  - [ ] Upgrade a CPU Upgrade
-  - [ ] Upgrade a GPU T4 small
-- [ ] Ajusta los parámetros de generación si es necesario
-- [ ] Añade más ejemplos si lo consideras útil
-
-## Paso 10: Documentación y Compartir
-
-- [ ] Verifica que el README.md se muestra correctamente
-- [ ] Añade una descripción clara en el Space
-- [ ] Si es público, comparte el enlace:
-  - [ ] Twitter/X
-  - [ ] LinkedIn
-  - [ ] Reddit (r/MachineLearning, r/LocalLLaMA)
-  - [ ] Discord de HuggingFace
-- [ ] Considera añadir el Space a tu portfolio
-
-## Solución de Problemas
-
-### El Space no arranca
-
-- [ ] Verifica los logs en la pestaña "Logs"
-- [ ] Comprueba que HF_TOKEN está configurado
-- [ ] Verifica que tienes acceso al modelo MobileLLM-Pro
-- [ ] Revisa que los archivos no tienen errores de sintaxis
-
-### Error 401 Unauthorized
-
-- [ ] Verifica que solicitaste acceso al modelo
-- [ ] Comprueba que el token es correcto
-- [ ] Asegúrate de que el secret se llama exactamente `HF_TOKEN`
-- [ ] Regenera el token si es necesario
-
-### Out of Memory
-
-- [ ] Upgrade el hardware del Space
-- [ ] O modifica el código para usar float32 en CPU
-
-### El modelo tarda mucho
-
-- [ ] Es normal en CPU Basic (primera inferencia: 30-60 seg)
-- [ ] Considera upgrade a GPU
-- [ ] O acepta el tiempo de carga inicial
-
-### Error en requirements.txt
-
-- [ ] Verifica las versiones de las dependencias
-- [ ] Prueba actualizar a las últimas versiones estables
-- [ ] Revisa los logs para ver qué falta
-
-## Post-Despliegue
-
-- [ ] Monitorea el uso del Space
-- [ ] Revisa los logs periódicamente
-- [ ] Actualiza el modelo si hay nuevas versiones
-- [ ] Responde a issues y comentarios
-- [ ] Considera añadir nuevas features
-
-## Mantenimiento
-
-- [ ] Actualiza las dependencias regularmente
-- [ ] Monitorea el rendimiento
-- [ ] Responde a feedback de usuarios
-- [ ] Considera mejoras en la interfaz
-- [ ] Documenta cambios importantes
-
-## ¡Felicidades! 🎉
-
-Si has completado todos estos pasos, tu Space debería estar funcionando correctamente.
-
-Enlaces útiles:
-- Tu Space: https://huggingface.co/spaces/TU-USUARIO/TU-SPACE
-- Documentación: https://huggingface.co/docs/hub/spaces
-- Soporte: https://discuss.huggingface.co/
-
----
-
-**¿Algo no funciona?**
-
-1. Revisa los logs
-2. Consulta DEPLOYMENT_GUIDE.md
-3. Busca en los foros de HuggingFace
-4. Abre un issue en tu Space

exported-assets/DEPLOYMENT_GUIDE.md

@@ -1,174 +0,0 @@
-# 🚀 Guía de Despliegue en Hugging Face Spaces
-
-## Paso 1: Crear el Space
-
-1. Ve a https://huggingface.co/new-space
-2. Completa los datos:
-   - **Owner**: Tu usuario u organización
-   - **Space name**: Por ejemplo, "title-generator-mobilellm"
-   - **License**: MIT
-   - **Select the Space SDK**: Gradio
-   - **Space hardware**: CPU basic (gratis) o superior
-   - **Repo type**: Public o Private
-
-3. Haz clic en "Create Space"
-
-## Paso 2: Configurar el Secret HF_TOKEN
-
-**IMPORTANTE**: MobileLLM-Pro es un modelo gated. Debes:
-
-1. Solicitar acceso al modelo:
-   - Ve a https://huggingface.co/facebook/MobileLLM-Pro
-   - Haz clic en "Request access"
-   - Espera la aprobación (suele ser automática)
-
-2. Crear un token:
-   - Ve a https://huggingface.co/settings/tokens
-   - Haz clic en "New token"
-   - Nombre: "spaces_token" o similar
-   - Role: "read"
-   - Copia el token generado
-
-3. Añadir el secret al Space:
-   - En tu Space, ve a **Settings** → **Variables and secrets**
-   - Haz clic en "New secret"
-   - Name: `HF_TOKEN`
-   - Value: Pega tu token
-   - Haz clic en "Save"
-
-## Paso 3: Subir los archivos
-
-Puedes usar Git o la interfaz web:
-
-### Opción A: Usando Git
-
-\`\`\`bash
-# Clonar el repositorio del Space
-git clone https://huggingface.co/spaces/TU-USUARIO/TU-SPACE
-
-# Entrar al directorio
-cd TU-SPACE
-
-# Copiar los archivos generados
-cp /ruta/a/app.py .
-cp /ruta/a/requirements.txt .
-cp /ruta/a/README.md .
-cp /ruta/a/.gitignore .
-
-# Añadir, commit y push
-git add .
-git commit -m "Añadir aplicación de generación de títulos"
-git push
-\`\`\`
-
-### Opción B: Interfaz Web
-
-1. Ve a la pestaña "Files" de tu Space
-2. Haz clic en "Add file" → "Create a new file"
-3. Crea cada archivo:
-   - `app.py` con el contenido generado
-   - `requirements.txt` con las dependencias
-   - `README.md` con la documentación
-4. Haz commit de cada archivo
-
-## Paso 4: Esperar el Build
-
-- El Space comenzará a construirse automáticamente
-- Puedes ver los logs en la pestaña "Logs"
-- El proceso puede tardar 5-10 minutos
-- Estados:
-  - 🟡 Building: Instalando dependencias
-  - 🟡 Running: Cargando el modelo
-  - 🟢 Running: ¡Listo para usar!
-
-## Paso 5: Probar la Aplicación
-
-1. Una vez que el Space esté en estado "Running":
-   - Verás la interfaz de Gradio
-   - Prueba los ejemplos predefinidos
-   - Ingresa tu propia conversación
-
-2. Probar la API:
-   \`\`\`python
-   from gradio_client import Client
-
-   client = Client("TU-USUARIO/TU-SPACE")
-   result = client.predict(
-       input_choice="Chat",
-       chat_hist=[["Hola", "¿Cómo estás?"]],
-       text_hist="",
-       api_name="/generate_title"
-   )
-   print(result)
-   \`\`\`
-
-## Solución de Problemas
-
-### El Space no arranca
-
-- **Revisa los logs**: Ve a la pestaña "Logs"
-- **Verifica el HF_TOKEN**: Asegúrate de que está configurado correctamente
-- **Confirma el acceso al modelo**: Verifica que tienes acceso a MobileLLM-Pro
-
-### Error de autenticación
-
-\`\`\`
-401 Unauthorized: Access to model facebook/MobileLLM-Pro is restricted
-\`\`\`
-
-**Solución**: 
-1. Solicita acceso en https://huggingface.co/facebook/MobileLLM-Pro
-2. Verifica que tu token tenga permisos de lectura
-3. Asegúrate de que el secret `HF_TOKEN` esté configurado
-
-### Out of memory
-
-Si usas CPU Basic y obtienes errores de memoria:
-
-**Solución**:
-- Upgrade a CPU Upgrade o GPU en Settings → Hardware
-- O modifica el código para usar `torch.float32` en CPU
-
-### El modelo tarda mucho
-
-En CPU Basic, la primera inferencia puede tardar 30-60 segundos.
-
-**Soluciones**:
-- Upgrade a hardware más potente
-- Implementar caché de ejemplos comunes
-- Usar una GPU (más rápido pero de pago)
-
-## Optimizaciones Opcionales
-
-### 1. Persistencia del modelo (evitar recarga)
-
-Hugging Face Spaces carga el modelo cada vez que se reinicia. Para persistencia:
-
-- Usa **Space persistencia** (opción de pago)
-- O acepta el tiempo de carga inicial
-
-### 2. Cambiar a GPU
-
-En Settings → Hardware:
-- Selecciona "T4 small" o superior
-- Costo: ~$0.60/hora
-- Mucho más rápido
-
-### 3. Añadir analytics
-
-Añade al final de app.py:
-
-\`\`\`python
-demo.launch(analytics_enabled=True)
-\`\`\`
-
-## Recursos Adicionales
-
-- [Documentación de Spaces](https://huggingface.co/docs/hub/spaces)
-- [Gradio Docs](https://gradio.app/docs)
-- [MobileLLM-Pro](https://huggingface.co/facebook/MobileLLM-Pro)
-- [Transformers Docs](https://huggingface.co/docs/transformers)
-
-## Contacto
-
-Para problemas o preguntas, abre un issue en el repositorio del Space.

exported-assets/EXAMPLES.md

@@ -1,432 +0,0 @@
-# 📚 Ejemplos de Uso Extendidos
-
-## Ejemplo 1: Uso Básico con Python
-
-\`\`\`python
-from gradio_client import Client
-
-# Conectar al Space
-client = Client("tu-usuario/title-generator-mobilellm")
-
-# Ejemplo con historial de chat
-history = [
-    ["Hola, necesito ayuda para cocinar pasta", 
-     "¡Claro! Te puedo ayudar con recetas de pasta. ¿Qué tipo de pasta prefieres?"],
-    ["Me gusta la carbonara", 
-     "Excelente elección. Necesitarás: huevos, guanciale, queso pecorino romano y pimienta negra."]
-]
-
-result = client.predict(
-    input_choice="Chat",
-    chat_hist=history,
-    text_hist="",
-    api_name="/generate_title"
-)
-
-print(f"Título generado: {result}")
-# Output: "Receta de pasta carbonara"
-\`\`\`
-
-## Ejemplo 2: Uso con Texto Libre
-
-\`\`\`python
-from gradio_client import Client
-
-client = Client("tu-usuario/title-generator-mobilellm")
-
-# Conversación como texto
-conversation = """
-Usuario: ¿Puedes ayudarme con un problema de programación?
-Asistente: Por supuesto. ¿Qué lenguaje estás usando?
-Usuario: Python. Necesito iterar sobre un diccionario
-Asistente: Puedes usar dict.items() así: for key, value in mi_dict.items()
-Usuario: Perfecto, gracias!
-"""
-
-result = client.predict(
-    input_choice="Texto",
-    chat_hist=[],
-    text_hist=conversation,
-    api_name="/generate_title"
-)
-
-print(f"Título generado: {result}")
-# Output: "Iteración diccionarios en Python"
-\`\`\`
-
-## Ejemplo 3: Integración con JavaScript/Node.js
-
-\`\`\`javascript
-import { Client } from "@gradio/client";
-
-async function generateTitle() {
-    const client = await Client.connect("tu-usuario/title-generator-mobilellm");
-
-    // Historial de conversación
-    const history = [
-        ["¿Cuál es la mejor forma de aprender machine learning?", 
-         "Te recomiendo empezar con curso de Andrew Ng en Coursera"],
-        ["¿Necesito saber mucha matemática?", 
-         "Es útil conocer álgebra lineal, cálculo y estadística básica"]
-    ];
-
-    const result = await client.predict("/generate_title", {
-        input_choice: "Chat",
-        chat_hist: history,
-        text_hist: ""
-    });
-
-    console.log(`Título generado: ${result.data}`);
-    // Output: "Aprendizaje de Machine Learning"
-}
-
-generateTitle();
-\`\`\`
-
-## Ejemplo 4: Uso en el Navegador (JavaScript)
-
-\`\`\`html
-<!DOCTYPE html>
-<html>
-<head>
-    <title>Generador de Títulos</title>
-</head>
-<body>
-    <h1>Generador de Títulos de Conversaciones</h1>
-    <div id="result"></div>
-
-    <script type="module">
-        import { Client } from "https://cdn.jsdelivr.net/npm/@gradio/client/dist/index.min.js";
-
-        async function generateTitle() {
-            const client = await Client.connect("tu-usuario/title-generator-mobilellm");
-
-            const conversation = `
-                Usuario: Quiero crear una app móvil
-                Asistente: ¿Para Android, iOS o ambos?
-                Usuario: Para ambos
-                Asistente: Te recomiendo usar Flutter o React Native
-            `;
-
-            const result = await client.predict("/generate_title", {
-                input_choice: "Texto",
-                chat_hist: [],
-                text_hist: conversation
-            });
-
-            document.getElementById('result').textContent = 
-                `Título: ${result.data}`;
-        }
-
-        generateTitle();
-    </script>
-</body>
-</html>
-\`\`\`
-
-## Ejemplo 5: Procesamiento por Lotes
-
-\`\`\`python
-from gradio_client import Client
-import time
-
-def generate_titles_batch(conversations):
-    """Genera títulos para múltiples conversaciones"""
-    client = Client("tu-usuario/title-generator-mobilellm")
-    results = []
-
-    for i, conv in enumerate(conversations, 1):
-        print(f"Procesando conversación {i}/{len(conversations)}...")
-
-        result = client.predict(
-            input_choice="Chat",
-            chat_hist=conv,
-            text_hist="",
-            api_name="/generate_title"
-        )
-
-        results.append({
-            'conversation': conv,
-            'title': result
-        })
-
-        # Pequeña pausa para no sobrecargar el servidor
-        time.sleep(1)
-
-    return results
-
-# Ejemplo de uso
-conversations = [
-    [["¿Cómo instalar Python?", "Puedes descargarlo desde python.org"]],
-    [["¿Qué es Docker?", "Es una plataforma de contenedores"]],
-    [["Ayuda con SQL", "¿Qué necesitas saber sobre SQL?"]]
-]
-
-titles = generate_titles_batch(conversations)
-
-for item in titles:
-    print(f"Título: {item['title']}")
-\`\`\`
-
-## Ejemplo 6: Integración con FastAPI
-
-\`\`\`python
-from fastapi import FastAPI, HTTPException
-from pydantic import BaseModel
-from gradio_client import Client
-from typing import List, Tuple
-
-app = FastAPI()
-
-# Cliente de Gradio (inicializado una vez)
-gradio_client = Client("tu-usuario/title-generator-mobilellm")
-
-class ConversationRequest(BaseModel):
-    messages: List[Tuple[str, str]]
-
-class TitleResponse(BaseModel):
-    title: str
-
-@app.post("/generate-title", response_model=TitleResponse)
-async def generate_title_endpoint(request: ConversationRequest):
-    """
-    Endpoint para generar títulos desde tu API
-    """
-    try:
-        result = gradio_client.predict(
-            input_choice="Chat",
-            chat_hist=request.messages,
-            text_hist="",
-            api_name="/generate_title"
-        )
-
-        return TitleResponse(title=result)
-
-    except Exception as e:
-        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))
-
-# Ejemplo de uso:
-# POST http://localhost:8000/generate-title
-# Body: {
-#   "messages": [
-#     ["Hola", "¿Cómo estás?"],
-#     ["Bien, gracias", "Me alegro"]
-#   ]
-# }
-\`\`\`
-
-## Ejemplo 7: CLI (Command Line Interface)
-
-\`\`\`python
-#!/usr/bin/env python3
-"""
-Script CLI para generar títulos de conversaciones
-Uso: python cli_title_generator.py
-"""
-
-import sys
-from gradio_client import Client
-
-def main():
-    if len(sys.argv) < 2:
-        print("Uso: python cli_title_generator.py '<conversación>'")
-        print("Ejemplo: python cli_title_generator.py 'Usuario: Hola\nAsistente: Hola'")
-        sys.exit(1)
-
-    conversation = sys.argv[1]
-
-    print("🔄 Conectando al servidor...")
-    client = Client("tu-usuario/title-generator-mobilellm")
-
-    print("✨ Generando título...")
-    result = client.predict(
-        input_choice="Texto",
-        chat_hist=[],
-        text_hist=conversation,
-        api_name="/generate_title"
-    )
-
-    print(f"\n📝 Título generado: {result}")
-
-if __name__ == "__main__":
-    main()
-\`\`\`
-
-Uso:
-\`\`\`bash
-chmod +x cli_title_generator.py
-./cli_title_generator.py "Usuario: Hola\nAsistente: ¿En qué puedo ayudarte?"
-\`\`\`
-
-## Ejemplo 8: Integración con Discord Bot
-
-\`\`\`python
-import discord
-from discord.ext import commands
-from gradio_client import Client
-
-bot = commands.Bot(command_prefix='!')
-gradio_client = Client("tu-usuario/title-generator-mobilellm")
-
-@bot.command(name='title')
-async def generate_title_command(ctx):
-    """Genera un título para los últimos mensajes del canal"""
-
-    # Obtener últimos 10 mensajes
-    messages = []
-    async for msg in ctx.channel.history(limit=10):
-        if not msg.author.bot:
-            messages.append([
-                msg.author.name,
-                msg.content
-            ])
-
-    messages.reverse()
-
-    if len(messages) < 2:
-        await ctx.send("❌ No hay suficientes mensajes para generar un título")
-        return
-
-    await ctx.send("🔄 Generando título...")
-
-    try:
-        result = gradio_client.predict(
-            input_choice="Chat",
-            chat_hist=messages,
-            text_hist="",
-            api_name="/generate_title"
-        )
-
-        await ctx.send(f"📝 **Título:** {result}")
-
-    except Exception as e:
-        await ctx.send(f"❌ Error: {str(e)}")
-
-bot.run('TU_TOKEN_DE_DISCORD')
-\`\`\`
-
-## Ejemplo 9: Manejo de Errores Robusto
-
-\`\`\`python
-from gradio_client import Client
-import time
-from typing import Optional
-
-class TitleGenerator:
-    def __init__(self, space_name: str, max_retries: int = 3):
-        self.space_name = space_name
-        self.max_retries = max_retries
-        self.client = None
-
-    def connect(self):
-        """Conectar al Space con reintentos"""
-        for attempt in range(self.max_retries):
-            try:
-                print(f"Intento de conexión {attempt + 1}/{self.max_retries}...")
-                self.client = Client(self.space_name)
-                print("✅ Conectado exitosamente")
-                return True
-            except Exception as e:
-                print(f"❌ Error en intento {attempt + 1}: {str(e)}")
-                if attempt < self.max_retries - 1:
-                    time.sleep(2 ** attempt)  # Backoff exponencial
-        return False
-
-    def generate(self, history: list) -> Optional[str]:
-        """Generar título con manejo de errores"""
-        if not self.client:
-            if not self.connect():
-                return None
-
-        try:
-            result = self.client.predict(
-                input_choice="Chat",
-                chat_hist=history,
-                text_hist="",
-                api_name="/generate_title"
-            )
-            return result
-
-        except Exception as e:
-            print(f"❌ Error al generar título: {str(e)}")
-            # Intentar reconectar
-            if self.connect():
-                return self.generate(history)
-            return None
-
-# Uso
-generator = TitleGenerator("tu-usuario/title-generator-mobilellm")
-history = [["Hola", "¿Qué tal?"]]
-title = generator.generate(history)
-
-if title:
-    print(f"✅ Título: {title}")
-else:
-    print("❌ No se pudo generar el título")
-\`\`\`
-
-## Ejemplo 10: Stream de Conversaciones en Tiempo Real
-
-\`\`\`python
-from gradio_client import Client
-import json
-
-class ConversationTitleTracker:
-    def __init__(self, space_name: str):
-        self.client = Client(space_name)
-        self.conversation = []
-        self.title = None
-
-    def add_message(self, user_msg: str, assistant_msg: str):
-        """Añadir un intercambio a la conversación"""
-        self.conversation.append([user_msg, assistant_msg])
-
-        # Regenerar título cada 3 intercambios
-        if len(self.conversation) % 3 == 0:
-            self.update_title()
-
-    def update_title(self):
-        """Actualizar el título basado en la conversación actual"""
-        try:
-            self.title = self.client.predict(
-                input_choice="Chat",
-                chat_hist=self.conversation,
-                text_hist="",
-                api_name="/generate_title"
-            )
-            print(f"📝 Nuevo título: {self.title}")
-        except Exception as e:
-            print(f"❌ Error al actualizar título: {e}")
-
-    def get_summary(self):
-        """Obtener resumen de la conversación"""
-        return {
-            'title': self.title,
-            'message_count': len(self.conversation),
-            'last_update': len(self.conversation)
-        }
-
-# Uso
-tracker = ConversationTitleTracker("tu-usuario/title-generator-mobilellm")
-
-# Simular conversación
-tracker.add_message("Hola", "¿En qué puedo ayudarte?")
-tracker.add_message("Necesito ayuda con Python", "Claro, ¿qué necesitas?")
-tracker.add_message("¿Cómo crear una función?", "Se usa la palabra clave 'def'")
-
-print(json.dumps(tracker.get_summary(), indent=2))
-\`\`\`
-
-## Notas Importantes
-
-1. **Rate Limiting**: Si haces muchas peticiones, considera añadir pausas
-2. **Timeouts**: Las primeras peticiones pueden tardar más (carga del modelo)
-3. **Errores**: Siempre implementa manejo de errores robusto
-4. **Caché**: Considera cachear títulos para conversaciones ya procesadas
-5. **Costes**: Los Spaces gratuitos tienen limitaciones de uso
-
-## Recursos Adicionales
-
-- [Documentación Gradio Client](https://www.gradio.app/docs/python-client)
-- [Ejemplos de Spaces](https://huggingface.co/spaces)
-- [API Reference](https://www.gradio.app/docs/gradio-client)

exported-assets/FINAL_SUMMARY.txt

@@ -1,205 +0,0 @@
-
-╔════════════════════════════════════════════════════════════════════╗
-║                                                                    ║
-║   📦 CÓDIGO COMPLETO PARA HUGGING FACE SPACE GENERADO             ║
-║      Generador de Títulos con MobileLLM-Pro                       ║
-║                                                                    ║
-╚════════════════════════════════════════════════════════════════════╝
-
-✅ ARCHIVOS GENERADOS (7 archivos):
-
-1️⃣  app.py                    - Aplicación principal Gradio
-2️⃣  requirements.txt          - Dependencias Python
-3️⃣  README.md                 - Documentación del Space
-4️⃣  .gitignore                - Archivos a ignorar en Git
-5️⃣  DEPLOYMENT_GUIDE.md       - Guía de despliegue detallada
-6️⃣  EXAMPLES.md               - Ejemplos de uso extendidos (10 ejemplos)
-7️⃣  CHECKLIST.md              - Lista de verificación paso a paso
-
-════════════════════════════════════════════════════════════════════
-
-📋 CARACTERÍSTICAS PRINCIPALES:
-
-✨ Interfaz Gradio:
-   • Dos modos de entrada: Chat (visual) y Texto (libre)
-   • Componente Chatbot interactivo
-   • Ejemplos predefinidos integrados
-   • Diseño responsive y moderno
-   • Documentación en español
-
-🔐 Seguridad:
-   • HF_TOKEN cargado desde secrets de Hugging Face
-   • Compatible con modelos gated
-   • No expone credenciales en el código
-   • Variable de entorno segura
-
-⚡ Rendimiento:
-   • Usa MobileLLM-Pro (1B parámetros, rápido)
-   • Inferencia optimizada con torch.float16 en GPU
-   • Fallback automático a float32 en CPU
-   • device_map="auto" para distribución óptima
-   • Generación limitada a 20 tokens (títulos cortos)
-
-🔌 API Completa:
-   • Endpoint nombrado: /generate_title
-   • Compatible con gradio_client (Python)
-   • Compatible con @gradio/client (JavaScript)
-   • Documentación de API incluida
-   • Ejemplos de uso en 10 escenarios diferentes
-
-📝 Generación Inteligente:
-   • Prompt optimizado en español
-   • Títulos de máximo 5 palabras
-   • Limpieza automática de la salida
-   • Manejo robusto de errores
-   • Soporta múltiples formatos de entrada
-
-════════════════════════════════════════════════════════════════════
-
-🚀 QUICK START:
-
-1. Crea un Space en: https://huggingface.co/new-space
-   - SDK: Gradio
-   - Hardware: CPU Basic (o superior)
-
-2. Solicita acceso al modelo:
-   https://huggingface.co/facebook/MobileLLM-Pro
-
-3. Crea un token en:
-   https://huggingface.co/settings/tokens
-
-4. Configura el secret HF_TOKEN:
-   Settings → Variables and secrets → New secret
-   Name: HF_TOKEN
-   Value: [tu token]
-
-5. Sube los archivos:
-   - app.py
-   - requirements.txt
-   - README.md
-
-6. ¡Espera 5-10 minutos y ya está!
-
-════════════════════════════════════════════════════════════════════
-
-💻 USO DE LA API:
-
-Python:
--------
-from gradio_client import Client
-
-client = Client("tu-usuario/tu-space")
-result = client.predict(
-    input_choice="Chat",
-    chat_hist=[["Pregunta", "Respuesta"]],
-    text_hist="",
-    api_name="/generate_title"
-)
-print(result)
-
-JavaScript:
------------
-import { Client } from "@gradio/client";
-
-const client = await Client.connect("tu-usuario/tu-space");
-const result = await client.predict("/generate_title", {
-    input_choice: "Chat",
-    chat_hist: [["Pregunta", "Respuesta"]],
-    text_hist: ""
-});
-console.log(result.data);
-
-════════════════════════════════════════════════════════════════════
-
-📚 DOCUMENTACIÓN INCLUIDA:
-
-• README.md: Documentación completa del Space con ejemplos
-• DEPLOYMENT_GUIDE.md: Guía paso a paso para desplegar
-• EXAMPLES.md: 10 ejemplos de uso en diferentes contextos:
-  1. Uso básico con Python
-  2. Uso con texto libre
-  3. JavaScript/Node.js
-  4. JavaScript en el navegador
-  5. Procesamiento por lotes
-  6. Integración con FastAPI
-  7. CLI (línea de comandos)
-  8. Bot de Discord
-  9. Manejo de errores robusto
-  10. Stream en tiempo real
-• CHECKLIST.md: Lista de verificación completa
-
-════════════════════════════════���═══════════════════════════════════
-
-🛠️ TECNOLOGÍAS UTILIZADAS:
-
-• MobileLLM-Pro: Modelo de Meta de 1B parámetros
-• Transformers: Biblioteca de Hugging Face
-• Gradio: Framework para interfaces ML
-• PyTorch: Backend de inferencia
-• Accelerate: Optimización de carga del modelo
-
-════════════════════════════════════════════════════════════════════
-
-📝 NOTAS IMPORTANTES:
-
-1. MobileLLM-Pro es un modelo GATED:
-   - Debes solicitar acceso antes de usarlo
-   - La aprobación suele ser automática
-   - Sin acceso, el Space no funcionará
-
-2. El HF_TOKEN debe configurarse como SECRET:
-   - No como variable normal
-   - Debe llamarse exactamente: HF_TOKEN
-   - Con permisos de lectura (read)
-
-3. Primera ejecución:
-   - En CPU Basic puede tardar 30-60 segundos
-   - El modelo se carga en memoria
-   - Las siguientes inferencias son más rápidas
-
-4. Hardware recomendado:
-   - CPU Basic: Funciona pero lento
-   - CPU Upgrade: Mejor rendimiento
-   - GPU T4: Óptimo pero de pago
-
-════════════════════════════════════════════════════════════════════
-
-🎯 LO QUE HACE LA APLICACIÓN:
-
-Entrada:
---------
-Un historial de conversación en formato:
-• Lista de tuplas: [["usuario", "asistente"], ...]
-• O texto libre: "Usuario: ...
-Asistente: ..."
-
-Procesamiento:
---------------
-• Convierte el historial a un prompt optimizado
-• Usa MobileLLM-Pro para generar un título
-• Limpia y formatea la salida
-
-Salida:
--------
-• Un título conciso de máximo 5 palabras
-• Descriptivo del tema de la conversación
-• En el idioma de la entrada
-
-Ejemplos:
----------
-Entrada: [["¿Cómo cocinar pasta?", "Hierve agua y..."], ...]
-Salida: "Receta de pasta casera"
-
-Entrada: [["¿Qué es Python?", "Es un lenguaje..."], ...]
-Salida: "Introducción a Python"
-
-════════════════════════════════════════════════════════════════════
-
-✅ TODO LISTO PARA DESPLEGAR
-
-Sigue el CHECKLIST.md paso a paso y tendrás tu Space funcionando
-en menos de 15 minutos.
-
-¡Buena suerte! 🚀
-
-════════════════════════════════════════════════════════════════════

exported-assets/README.md

@@ -1,179 +0,0 @@
----
-title: Generador de Títulos con MobileLLM-Pro
-emoji: 📝
-colorFrom: blue
-colorTo: purple
-sdk: gradio
-sdk_version: 4.44.0
-app_file: app.py
-pinned: false
-license: mit
----
-
-# 📝 Generador de Títulos para Conversaciones
-
-Esta aplicación utiliza **MobileLLM-Pro** de Meta para generar títulos concisos y descriptivos a partir de historiales de conversación.
-
-## 🚀 Características
-
-- ✨ Genera títulos automáticamente a partir de conversaciones
-- 🎯 Interfaz Gradio fácil de usar
-- 🔌 API accesible mediante Python y JavaScript
-- ⚡ Rápido gracias a MobileLLM-Pro (1B parámetros)
-- 🔒 Usa HF_TOKEN como secret para modelos gated
-
-## 📋 Configuración
-
-### 1. Configurar el Secret HF_TOKEN
-
-Este espacio utiliza el modelo `facebook/MobileLLM-Pro` que es un modelo **gated** (requiere acceso).
-
-**Pasos para configurar:**
-
-1. Ve a [Hugging Face Settings - Tokens](https://huggingface.co/settings/tokens)
-2. Crea un nuevo token (o usa uno existente) con permisos de **read**
-3. Solicita acceso al modelo [facebook/MobileLLM-Pro](https://huggingface.co/facebook/MobileLLM-Pro)
-4. Una vez tengas acceso, ve a: **Settings** → **Variables and secrets** de tu Space
-5. Añade un nuevo **Secret** con:
-   - **Name:** `HF_TOKEN`
-   - **Value:** Tu token de Hugging Face
-
-### 2. Hardware recomendado
-
-- **CPU Basic** (gratuito): Funciona, pero puede ser lento
-- **CPU Upgrade** o **GPU**: Recomendado para mejor rendimiento
-
-## 💻 Uso de la Interfaz
-
-1. Selecciona el tipo de entrada:
-   - **Chat**: Para introducir conversaciones en formato de chat
-   - **Texto**: Para pegar conversaciones como texto libre
-
-2. Ingresa tu conversación
-
-3. Haz clic en **"Generar Título"**
-
-4. El modelo generará un título breve (máximo 5 palabras)
-
-## 🔌 Uso mediante API
-
-### Python
-
-\`\`\`python
-from gradio_client import Client
-
-client = Client("tu-usuario/tu-space-name")
-
-# Opción 1: Con lista de conversación
-history = [
-    ["¿Cómo crear una app web?", "Puedes usar Flask o Django"],
-    ["¿Cuál es más fácil?", "Flask es más simple para empezar"]
-]
-
-result = client.predict(
-    input_choice="Chat",
-    chat_hist=history,
-    text_hist="",
-    api_name="/generate_title"
-)
-print(result)  # "Creación app web Python"
-
-# Opción 2: Con texto
-conversation_text = """
-Usuario: Necesito ayuda con Python
-Asistente: Claro, ¿qué necesitas?
-Usuario: ¿Cómo leer un CSV?
-Asistente: Usa pandas con pd.read_csv()
-"""
-
-result = client.predict(
-    input_choice="Texto",
-    chat_hist=[],
-    text_hist=conversation_text,
-    api_name="/generate_title"
-)
-print(result)  # "Lectura CSV con Python"
-\`\`\`
-
-### JavaScript
-
-\`\`\`javascript
-import { Client } from "@gradio/client";
-
-const client = await Client.connect("tu-usuario/tu-space-name");
-
-// Con lista de conversación
-const history = [
-    ["¿Cómo crear una app web?", "Puedes usar Flask o Django"],
-    ["¿Cuál es más fácil?", "Flask es más simple para empezar"]
-];
-
-const result = await client.predict("/generate_title", {
-    input_choice: "Chat",
-    chat_hist: history,
-    text_hist: ""
-});
-
-console.log(result.data);  // "Creación app web Python"
-
-// Con texto
-const conversationText = \`
-Usuario: Necesito ayuda con Python
-Asistente: Claro, ¿qué necesitas?
-Usuario: ¿Cómo leer un CSV?
-Asistente: Usa pandas con pd.read_csv()
-\`;
-
-const result2 = await client.predict("/generate_title", {
-    input_choice: "Texto",
-    chat_hist: [],
-    text_hist: conversationText
-});
-
-console.log(result2.data);  // "Lectura CSV con Python"
-\`\`\`
-
-## 🛠️ Tecnologías
-
-- **[MobileLLM-Pro](https://huggingface.co/facebook/MobileLLM-Pro)**: Modelo de lenguaje de 1B parámetros optimizado
-- **[Transformers](https://huggingface.co/docs/transformers)**: Biblioteca de Hugging Face para modelos
-- **[Gradio](https://gradio.app/)**: Framework para interfaces de ML
-- **[PyTorch](https://pytorch.org/)**: Backend para inferencia
-
-## 📝 Formato del Historial
-
-La aplicación acepta dos formatos:
-
-### Formato Chat (lista de tuplas)
-\`\`\`python
-[
-    ["mensaje usuario 1", "respuesta asistente 1"],
-    ["mensaje usuario 2", "respuesta asistente 2"]
-]
-\`\`\`
-
-### Formato Texto
-\`\`\`
-Usuario: mensaje 1
-Asistente: respuesta 1
-Usuario: mensaje 2
-Asistente: respuesta 2
-\`\`\`
-
-## ⚙️ Parámetros del Modelo
-
-El modelo se ejecuta con los siguientes parámetros optimizados:
-- **max_new_tokens**: 20 (títulos cortos)
-- **temperature**: 0.7 (creatividad moderada)
-- **top_p**: 0.9 (muestreo nucleus)
-- **do_sample**: True (generación con variabilidad)
-
-## 📄 Licencia
-
-Este proyecto está bajo licencia MIT.
-
-## 🙏 Créditos
-
-- Modelo: [Meta Reality Labs - MobileLLM-Pro](https://huggingface.co/facebook/MobileLLM-Pro)
-- Framework: [Gradio](https://gradio.app/)
-- Plataforma: [Hugging Face Spaces](https://huggingface.co/spaces)

exported-assets/SUMMARY.txt

@@ -1,130 +0,0 @@
-
-═══════════════════════════════════════════════════════════════════
-  RESUMEN DE ARCHIVOS GENERADOS PARA HUGGING FACE SPACE
-═══════════════════════════════════════════════════════════════════
-
-✅ ARCHIVOS PRINCIPALES:
-
-1. 📄 app.py (6,489 caracteres)
-   - Script principal de la aplicación Gradio
-   - Carga MobileLLM-Pro usando HF_TOKEN como secret
-   - Interfaz con dos modos: Chat y Texto
-   - API nombrada "/generate_title" para clientes Python/JS
-   - Función generate_title() que procesa el historial
-   - Ejemplos predefinidos integrados
-
-2. 📄 requirements.txt (77 caracteres)
-   - transformers>=4.36.0
-   - torch>=2.0.0
-   - gradio>=4.0.0
-   - accelerate>=0.25.0
-
-3. 📄 README.md (4,712 caracteres)
-   - Documentación completa del Space
-   - Instrucciones de configuración de HF_TOKEN
-   - Ejemplos de uso con Python y JavaScript
-   - Documentación de la API
-   - Formatos aceptados y parámetros
-
-4. 📄 .gitignore
-   - Ignorar archivos temporales y de caché
-   - Archivos de Python, PyTorch, IDEs
-
-5. 📄 DEPLOYMENT_GUIDE.md (4,419 caracteres)
-   - Guía paso a paso para desplegar
-   - Solución de problemas comunes
-   - Optimizaciones opcionales
-
-═══════════════════════════════════════════════════════════════════
-  CARACTERÍSTICAS IMPLEMENTADAS
-═══════════════════════════════════════════════════════════════════
-
-✨ Interfaz Gradio:
-   - Dos modos de entrada (Chat/Texto)
-   - Componente Chatbot para entrada visual
-   - Ejemplos predefinidos
-   - Diseño responsive con Row/Column
-   - Botón de generación destacado
-
-🔒 Seguridad:
-   - HF_TOKEN cargado desde secrets de Hugging Face
-   - No se expone el token en el código
-   - Compatible con modelos gated
-
-🚀 Rendimiento:
-   - Inferencia con torch.float16 en GPU
-   - Fallback a float32 en CPU
-   - device_map="auto" para optimización
-   - model.eval() para modo inferencia
-   - Generación limitada a 20 tokens (títulos cortos)
-
-🔌 API:
-   - Endpoint nombrado: /generate_title
-   - Compatible con gradio_client (Python)
-   - Compatible con @gradio/client (JavaScript)
-   - Parámetros claramente definidos
-
-📝 Generación de Títulos:
-   - Prompt optimizado en español
-   - Máximo 5 palabras
-   - Limpieza automática de salida
-   - Manejo de errores robusto
-
-═══════════════════════════════════════════════════════════════════
-  PRÓXIMOS PASOS
-═══════════════════════════════════════════════════════════════════
-
-1. Crear un nuevo Space en Hugging Face:
-   https://huggingface.co/new-space
-
-2. Solicitar acceso a MobileLLM-Pro:
-   https://huggingface.co/facebook/MobileLLM-Pro
-
-3. Crear un HF token:
-   https://huggingface.co/settings/tokens
-
-4. Configurar el secret HF_TOKEN en tu Space:
-   Settings → Variables and secrets → New secret
-   - Name: HF_TOKEN
-   - Value: [tu token]
-
-5. Subir los archivos al Space:
-   - app.py
-   - requirements.txt
-   - README.md
-   - .gitignore (opcional)
-
-6. Esperar a que el Space se construya (5-10 min)
-
-7. ¡Probar la aplicación!
-
-═══════════════════════════════════════════════════════════════════
-  USO DE LA API
-═══════════════════════════════════════════════════════════════════
-
-Python:
--------
-from gradio_client import Client
-
-client = Client("tu-usuario/tu-space")
-result = client.predict(
-    input_choice="Chat",
-    chat_hist=[["Pregunta usuario", "Respuesta IA"]],
-    text_hist="",
-    api_name="/generate_title"
-)
-print(result)
-
-JavaScript:
------------
-import { Client } from "@gradio/client";
-
-const client = await Client.connect("tu-usuario/tu-space");
-const result = await client.predict("/generate_title", {
-    input_choice: "Chat",
-    chat_hist: [["Pregunta usuario", "Respuesta IA"]],
-    text_hist: ""
-});
-console.log(result.data);
-
-════════════════════════════════════════════════════════════════��══

exported-assets/app.py

@@ -1,196 +0,0 @@
-import gradio as gr
-import os
-from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
-import torch
-
-# Obtener el token de HF desde las variables de entorno (secret)
-HF_TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN")
-
-# Cargar el modelo y tokenizer
-MODEL_NAME = "facebook/MobileLLM-Pro"
-
-print("Cargando modelo y tokenizer...")
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME, token=HF_TOKEN)
-model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
-    MODEL_NAME, 
-    token=HF_TOKEN,
-    torch_dtype=torch.float16 if torch.cuda.is_available() else torch.float32,
-    device_map="auto"
-)
-model.eval()
-print("Modelo cargado exitosamente!")
-
-def generate_title(history):
-    """
-    Genera un título conciso a partir de un historial de conversación.
-
-    Args:
-        history: Lista de tuplas (usuario, asistente) o string con el historial
-
-    Returns:
-        str: Título generado
-    """
-    try:
-        # Convertir el historial a texto
-        if isinstance(history, list):
-            conversation_text = ""
-            for i, exchange in enumerate(history):
-                if isinstance(exchange, (list, tuple)) and len(exchange) >= 2:
-                    user_msg = exchange[0] if exchange[0] else ""
-                    assistant_msg = exchange[1] if exchange[1] else ""
-                    conversation_text += f"Usuario: {user_msg}\n"
-                    if assistant_msg:
-                        conversation_text += f"Asistente: {assistant_msg}\n"
-        else:
-            conversation_text = str(history)
-
-        # Crear el prompt para generar el título
-        prompt = f"""Basándote en la siguiente conversación, genera un título breve y descriptivo de máximo 5 palabras. Responde SOLO con el título, sin comillas ni formato adicional.
-
-Conversación:
-{conversation_text}
-
-Título:"""
-
-        # Tokenizar el prompt
-        inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=1024)
-        inputs = {k: v.to(model.device) for k, v in inputs.items()}
-
-        # Generar el título
-        with torch.no_grad():
-            outputs = model.generate(
-                **inputs,
-                max_new_tokens=20,
-                temperature=0.7,
-                do_sample=True,
-                top_p=0.9,
-                pad_token_id=tokenizer.eos_token_id
-            )
-
-        # Decodificar la respuesta
-        generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
-
-        # Extraer solo el título generado (después del prompt)
-        title = generated_text[len(prompt):].strip()
-
-        # Limpiar el título (remover saltos de línea, puntos finales, etc.)
-        title = title.split('\n')[0].strip()
-        if title.endswith('.'):
-            title = title[:-1]
-
-        return title if title else "Conversación sin título"
-
-    except Exception as e:
-        return f"Error al generar título: {str(e)}"
-
-# Crear la interfaz de Gradio
-with gr.Blocks(title="Generador de Títulos con MobileLLM-Pro") as demo:
-    gr.Markdown("""
-    # 📝 Generador de Títulos para Conversaciones
-
-    Esta aplicación utiliza **MobileLLM-Pro** de Meta para generar títulos concisos y descriptivos 
-    a partir de un historial de conversación.
-
-    ### Cómo usar:
-    1. Ingresa tu conversación en formato de chat (o pégala como texto)
-    2. Haz clic en "Generar Título"
-    3. El modelo generará un título breve y descriptivo
-
-    ### Formatos aceptados:
-    - Texto libre con la conversación
-    - Lista de intercambios usuario/asistente
-    """)
-
-    with gr.Row():
-        with gr.Column():
-            # Input: puede ser chatbot o texto
-            input_type = gr.Radio(
-                choices=["Texto", "Chat"], 
-                value="Chat", 
-                label="Tipo de entrada"
-            )
-
-            chat_input = gr.Chatbot(
-                label="Historial de conversación",
-                height=300,
-                visible=True
-            )
-
-            text_input = gr.Textbox(
-                label="Historial como texto",
-                placeholder="Pega aquí tu conversación...",
-                lines=10,
-                visible=False
-            )
-
-            generate_btn = gr.Button("✨ Generar Título", variant="primary")
-
-        with gr.Column():
-            title_output = gr.Textbox(
-                label="Título generado",
-                placeholder="El título aparecerá aquí...",
-                lines=2
-            )
-
-            gr.Markdown("""
-            ### Ejemplos de títulos:
-            - "Receta de galletas caseras"
-            - "Configuración de servidor web"
-            - "Análisis de datos Python"
-            - "Guía de viaje Roma"
-            """)
-
-    # Ejemplos predefinidos
-    gr.Examples(
-        examples=[
-            [
-                [
-                    ["Hola, ¿cómo puedo crear una aplicación web con Python?", 
-                     "Puedes usar frameworks como Flask o Django. Flask es más simple para empezar."],
-                    ["¿Cuál me recomiendas para un proyecto pequeño?", 
-                     "Para proyectos pequeños, te recomiendo Flask. Es ligero y fácil de aprender."]
-                ]
-            ],
-            [
-                [
-                    ["Necesito ayuda con mi código de Python", 
-                     "Claro, ¿qué problema tienes?"],
-                    ["Me da un error cuando intento leer un archivo CSV", 
-                     "Asegúrate de usar pandas y la ruta correcta: pd.read_csv('archivo.csv')"]
-                ]
-            ]
-        ],
-        inputs=[chat_input],
-        label="Ejemplos de conversaciones"
-    )
-
-    # Funciones para cambiar la visibilidad según el tipo de entrada
-    def toggle_input(choice):
-        if choice == "Chat":
-            return gr.update(visible=True), gr.update(visible=False)
-        else:
-            return gr.update(visible=False), gr.update(visible=True)
-
-    input_type.change(
-        fn=toggle_input,
-        inputs=[input_type],
-        outputs=[chat_input, text_input]
-    )
-
-    # Función para manejar la generación según el tipo de entrada
-    def generate_from_input(input_choice, chat_hist, text_hist):
-        if input_choice == "Chat":
-            return generate_title(chat_hist)
-        else:
-            return generate_title(text_hist)
-
-    generate_btn.click(
-        fn=generate_from_input,
-        inputs=[input_type, chat_input, text_input],
-        outputs=[title_output],
-        api_name="generate_title"
-    )
-
-# Lanzar la aplicación
-if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()

exported-assets/requirements.txt

@@ -1,4 +0,0 @@
-transformers>=4.36.0
-torch>=2.0.0
-gradio>=4.0.0
-accelerate>=0.25.0

exported-assets/script.py

@@ -1,208 +0,0 @@
-
-# Voy a crear el código completo para el espacio de Hugging Face
-# Este código generará títulos a partir de un historial de conversación
-
-app_py_code = '''import gradio as gr
-import os
-from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
-import torch
-
-# Obtener el token de HF desde las variables de entorno (secret)
-HF_TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN")
-
-# Cargar el modelo y tokenizer
-MODEL_NAME = "facebook/MobileLLM-Pro"
-
-print("Cargando modelo y tokenizer...")
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME, token=HF_TOKEN)
-model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
-    MODEL_NAME, 
-    token=HF_TOKEN,
-    torch_dtype=torch.float16 if torch.cuda.is_available() else torch.float32,
-    device_map="auto"
-)
-model.eval()
-print("Modelo cargado exitosamente!")
-
-def generate_title(history):
-    """
-    Genera un título conciso a partir de un historial de conversación.
-    
-    Args:
-        history: Lista de tuplas (usuario, asistente) o string con el historial
-    
-    Returns:
-        str: Título generado
-    """
-    try:
-        # Convertir el historial a texto
-        if isinstance(history, list):
-            conversation_text = ""
-            for i, exchange in enumerate(history):
-                if isinstance(exchange, (list, tuple)) and len(exchange) >= 2:
-                    user_msg = exchange[0] if exchange[0] else ""
-                    assistant_msg = exchange[1] if exchange[1] else ""
-                    conversation_text += f"Usuario: {user_msg}\\n"
-                    if assistant_msg:
-                        conversation_text += f"Asistente: {assistant_msg}\\n"
-        else:
-            conversation_text = str(history)
-        
-        # Crear el prompt para generar el título
-        prompt = f"""Basándote en la siguiente conversación, genera un título breve y descriptivo de máximo 5 palabras. Responde SOLO con el título, sin comillas ni formato adicional.
-
-Conversación:
-{conversation_text}
-
-Título:"""
-        
-        # Tokenizar el prompt
-        inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=1024)
-        inputs = {k: v.to(model.device) for k, v in inputs.items()}
-        
-        # Generar el título
-        with torch.no_grad():
-            outputs = model.generate(
-                **inputs,
-                max_new_tokens=20,
-                temperature=0.7,
-                do_sample=True,
-                top_p=0.9,
-                pad_token_id=tokenizer.eos_token_id
-            )
-        
-        # Decodificar la respuesta
-        generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
-        
-        # Extraer solo el título generado (después del prompt)
-        title = generated_text[len(prompt):].strip()
-        
-        # Limpiar el título (remover saltos de línea, puntos finales, etc.)
-        title = title.split('\\n')[0].strip()
-        if title.endswith('.'):
-            title = title[:-1]
-        
-        return title if title else "Conversación sin título"
-        
-    except Exception as e:
-        return f"Error al generar título: {str(e)}"
-
-# Crear la interfaz de Gradio
-with gr.Blocks(title="Generador de Títulos con MobileLLM-Pro") as demo:
-    gr.Markdown("""
-    # 📝 Generador de Títulos para Conversaciones
-    
-    Esta aplicación utiliza **MobileLLM-Pro** de Meta para generar títulos concisos y descriptivos 
-    a partir de un historial de conversación.
-    
-    ### Cómo usar:
-    1. Ingresa tu conversación en formato de chat (o pégala como texto)
-    2. Haz clic en "Generar Título"
-    3. El modelo generará un título breve y descriptivo
-    
-    ### Formatos aceptados:
-    - Texto libre con la conversación
-    - Lista de intercambios usuario/asistente
-    """)
-    
-    with gr.Row():
-        with gr.Column():
-            # Input: puede ser chatbot o texto
-            input_type = gr.Radio(
-                choices=["Texto", "Chat"], 
-                value="Chat", 
-                label="Tipo de entrada"
-            )
-            
-            chat_input = gr.Chatbot(
-                label="Historial de conversación",
-                height=300,
-                visible=True
-            )
-            
-            text_input = gr.Textbox(
-                label="Historial como texto",
-                placeholder="Pega aquí tu conversación...",
-                lines=10,
-                visible=False
-            )
-            
-            generate_btn = gr.Button("✨ Generar Título", variant="primary")
-        
-        with gr.Column():
-            title_output = gr.Textbox(
-                label="Título generado",
-                placeholder="El título aparecerá aquí...",
-                lines=2
-            )
-            
-            gr.Markdown("""
-            ### Ejemplos de títulos:
-            - "Receta de galletas caseras"
-            - "Configuración de servidor web"
-            - "Análisis de datos Python"
-            - "Guía de viaje Roma"
-            """)
-    
-    # Ejemplos predefinidos
-    gr.Examples(
-        examples=[
-            [
-                [
-                    ["Hola, ¿cómo puedo crear una aplicación web con Python?", 
-                     "Puedes usar frameworks como Flask o Django. Flask es más simple para empezar."],
-                    ["¿Cuál me recomiendas para un proyecto pequeño?", 
-                     "Para proyectos pequeños, te recomiendo Flask. Es ligero y fácil de aprender."]
-                ]
-            ],
-            [
-                [
-                    ["Necesito ayuda con mi código de Python", 
-                     "Claro, ¿qué problema tienes?"],
-                    ["Me da un error cuando intento leer un archivo CSV", 
-                     "Asegúrate de usar pandas y la ruta correcta: pd.read_csv('archivo.csv')"]
-                ]
-            ]
-        ],
-        inputs=[chat_input],
-        label="Ejemplos de conversaciones"
-    )
-    
-    # Funciones para cambiar la visibilidad según el tipo de entrada
-    def toggle_input(choice):
-        if choice == "Chat":
-            return gr.update(visible=True), gr.update(visible=False)
-        else:
-            return gr.update(visible=False), gr.update(visible=True)
-    
-    input_type.change(
-        fn=toggle_input,
-        inputs=[input_type],
-        outputs=[chat_input, text_input]
-    )
-    
-    # Función para manejar la generación según el tipo de entrada
-    def generate_from_input(input_choice, chat_hist, text_hist):
-        if input_choice == "Chat":
-            return generate_title(chat_hist)
-        else:
-            return generate_title(text_hist)
-    
-    generate_btn.click(
-        fn=generate_from_input,
-        inputs=[input_type, chat_input, text_input],
-        outputs=[title_output],
-        api_name="generate_title"
-    )
-
-# Lanzar la aplicación
-if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()
-'''
-
-# Guardar el código
-with open('app.py', 'w', encoding='utf-8') as f:
-    f.write(app_py_code)
-
-print("✅ Archivo app.py creado exitosamente")
-print(f"Tamaño: {len(app_py_code)} caracteres")

exported-assets/script_1.py

@@ -1,14 +0,0 @@
-
-# Crear el archivo requirements.txt con las dependencias necesarias
-requirements_txt = '''transformers>=4.36.0
-torch>=2.0.0
-gradio>=4.0.0
-accelerate>=0.25.0
-'''
-
-with open('requirements.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
-    f.write(requirements_txt)
-
-print("✅ Archivo requirements.txt creado exitosamente")
-print("\nContenido:")
-print(requirements_txt)

exported-assets/script_2.py

@@ -1,188 +0,0 @@
-
-# Crear el archivo README.md con las instrucciones
-readme_md = '''---
-title: Generador de Títulos con MobileLLM-Pro
-emoji: 📝
-colorFrom: blue
-colorTo: purple
-sdk: gradio
-sdk_version: 4.44.0
-app_file: app.py
-pinned: false
-license: mit
----
-
-# 📝 Generador de Títulos para Conversaciones
-
-Esta aplicación utiliza **MobileLLM-Pro** de Meta para generar títulos concisos y descriptivos a partir de historiales de conversación.
-
-## 🚀 Características
-
-- ✨ Genera títulos automáticamente a partir de conversaciones
-- 🎯 Interfaz Gradio fácil de usar
-- 🔌 API accesible mediante Python y JavaScript
-- ⚡ Rápido gracias a MobileLLM-Pro (1B parámetros)
-- 🔒 Usa HF_TOKEN como secret para modelos gated
-
-## 📋 Configuración
-
-### 1. Configurar el Secret HF_TOKEN
-
-Este espacio utiliza el modelo `facebook/MobileLLM-Pro` que es un modelo **gated** (requiere acceso).
-
-**Pasos para configurar:**
-
-1. Ve a [Hugging Face Settings - Tokens](https://huggingface.co/settings/tokens)
-2. Crea un nuevo token (o usa uno existente) con permisos de **read**
-3. Solicita acceso al modelo [facebook/MobileLLM-Pro](https://huggingface.co/facebook/MobileLLM-Pro)
-4. Una vez tengas acceso, ve a: **Settings** → **Variables and secrets** de tu Space
-5. Añade un nuevo **Secret** con:
-   - **Name:** `HF_TOKEN`
-   - **Value:** Tu token de Hugging Face
-
-### 2. Hardware recomendado
-
-- **CPU Basic** (gratuito): Funciona, pero puede ser lento
-- **CPU Upgrade** o **GPU**: Recomendado para mejor rendimiento
-
-## 💻 Uso de la Interfaz
-
-1. Selecciona el tipo de entrada:
-   - **Chat**: Para introducir conversaciones en formato de chat
-   - **Texto**: Para pegar conversaciones como texto libre
-
-2. Ingresa tu conversación
-
-3. Haz clic en **"Generar Título"**
-
-4. El modelo generará un título breve (máximo 5 palabras)
-
-## 🔌 Uso mediante API
-
-### Python
-
-\`\`\`python
-from gradio_client import Client
-
-client = Client("tu-usuario/tu-space-name")
-
-# Opción 1: Con lista de conversación
-history = [
-    ["¿Cómo crear una app web?", "Puedes usar Flask o Django"],
-    ["¿Cuál es más fácil?", "Flask es más simple para empezar"]
-]
-
-result = client.predict(
-    input_choice="Chat",
-    chat_hist=history,
-    text_hist="",
-    api_name="/generate_title"
-)
-print(result)  # "Creación app web Python"
-
-# Opción 2: Con texto
-conversation_text = """
-Usuario: Necesito ayuda con Python
-Asistente: Claro, ¿qué necesitas?
-Usuario: ¿Cómo leer un CSV?
-Asistente: Usa pandas con pd.read_csv()
-"""
-
-result = client.predict(
-    input_choice="Texto",
-    chat_hist=[],
-    text_hist=conversation_text,
-    api_name="/generate_title"
-)
-print(result)  # "Lectura CSV con Python"
-\`\`\`
-
-### JavaScript
-
-\`\`\`javascript
-import { Client } from "@gradio/client";
-
-const client = await Client.connect("tu-usuario/tu-space-name");
-
-// Con lista de conversación
-const history = [
-    ["¿Cómo crear una app web?", "Puedes usar Flask o Django"],
-    ["¿Cuál es más fácil?", "Flask es más simple para empezar"]
-];
-
-const result = await client.predict("/generate_title", {
-    input_choice: "Chat",
-    chat_hist: history,
-    text_hist: ""
-});
-
-console.log(result.data);  // "Creación app web Python"
-
-// Con texto
-const conversationText = \`
-Usuario: Necesito ayuda con Python
-Asistente: Claro, ¿qué necesitas?
-Usuario: ¿Cómo leer un CSV?
-Asistente: Usa pandas con pd.read_csv()
-\`;
-
-const result2 = await client.predict("/generate_title", {
-    input_choice: "Texto",
-    chat_hist: [],
-    text_hist: conversationText
-});
-
-console.log(result2.data);  // "Lectura CSV con Python"
-\`\`\`
-
-## 🛠️ Tecnologías
-
-- **[MobileLLM-Pro](https://huggingface.co/facebook/MobileLLM-Pro)**: Modelo de lenguaje de 1B parámetros optimizado
-- **[Transformers](https://huggingface.co/docs/transformers)**: Biblioteca de Hugging Face para modelos
-- **[Gradio](https://gradio.app/)**: Framework para interfaces de ML
-- **[PyTorch](https://pytorch.org/)**: Backend para inferencia
-
-## 📝 Formato del Historial
-
-La aplicación acepta dos formatos:
-
-### Formato Chat (lista de tuplas)
-\`\`\`python
-[
-    ["mensaje usuario 1", "respuesta asistente 1"],
-    ["mensaje usuario 2", "respuesta asistente 2"]
-]
-\`\`\`
-
-### Formato Texto
-\`\`\`
-Usuario: mensaje 1
-Asistente: respuesta 1
-Usuario: mensaje 2
-Asistente: respuesta 2
-\`\`\`
-
-## ⚙️ Parámetros del Modelo
-
-El modelo se ejecuta con los siguientes parámetros optimizados:
-- **max_new_tokens**: 20 (títulos cortos)
-- **temperature**: 0.7 (creatividad moderada)
-- **top_p**: 0.9 (muestreo nucleus)
-- **do_sample**: True (generación con variabilidad)
-
-## 📄 Licencia
-
-Este proyecto está bajo licencia MIT.
-
-## 🙏 Créditos
-
-- Modelo: [Meta Reality Labs - MobileLLM-Pro](https://huggingface.co/facebook/MobileLLM-Pro)
-- Framework: [Gradio](https://gradio.app/)
-- Plataforma: [Hugging Face Spaces](https://huggingface.co/spaces)
-'''
-
-with open('README.md', 'w', encoding='utf-8') as f:
-    f.write(readme_md)
-
-print("✅ Archivo README.md creado exitosamente")
-print(f"Tamaño: {len(readme_md)} caracteres")

exported-assets/script_3.py

@@ -1,59 +0,0 @@
-
-# Crear un archivo .gitignore para el espacio
-gitignore = '''# Python
-__pycache__/
-*.py[cod]
-*$py.class
-*.so
-.Python
-env/
-venv/
-ENV/
-build/
-develop-eggs/
-dist/
-downloads/
-eggs/
-.eggs/
-lib/
-lib64/
-parts/
-sdist/
-var/
-wheels/
-*.egg-info/
-.installed.cfg
-*.egg
-
-# PyTorch
-*.pt
-*.pth
-*.ckpt
-
-# Jupyter Notebook
-.ipynb_checkpoints
-
-# Environment variables
-.env
-.env.local
-
-# IDEs
-.vscode/
-.idea/
-*.swp
-*.swo
-*~
-
-# OS
-.DS_Store
-Thumbs.db
-
-# Gradio
-gradio_cached_examples/
-flagged/
-'''
-
-with open('.gitignore', 'w', encoding='utf-8') as f:
-    f.write(gitignore)
-
-print("✅ Archivo .gitignore creado exitosamente")

exported-assets/script_4.py

@@ -1,183 +0,0 @@
-
-# Crear un documento de instrucciones de despliegue
-deployment_guide = '''# 🚀 Guía de Despliegue en Hugging Face Spaces
-
-## Paso 1: Crear el Space
-
-1. Ve a https://huggingface.co/new-space
-2. Completa los datos:
-   - **Owner**: Tu usuario u organización
-   - **Space name**: Por ejemplo, "title-generator-mobilellm"
-   - **License**: MIT
-   - **Select the Space SDK**: Gradio
-   - **Space hardware**: CPU basic (gratis) o superior
-   - **Repo type**: Public o Private
-
-3. Haz clic en "Create Space"
-
-## Paso 2: Configurar el Secret HF_TOKEN
-
-**IMPORTANTE**: MobileLLM-Pro es un modelo gated. Debes:
-
-1. Solicitar acceso al modelo:
-   - Ve a https://huggingface.co/facebook/MobileLLM-Pro
-   - Haz clic en "Request access"
-   - Espera la aprobación (suele ser automática)
-
-2. Crear un token:
-   - Ve a https://huggingface.co/settings/tokens
-   - Haz clic en "New token"
-   - Nombre: "spaces_token" o similar
-   - Role: "read"
-   - Copia el token generado
-
-3. Añadir el secret al Space:
-   - En tu Space, ve a **Settings** → **Variables and secrets**
-   - Haz clic en "New secret"
-   - Name: `HF_TOKEN`
-   - Value: Pega tu token
-   - Haz clic en "Save"
-
-## Paso 3: Subir los archivos
-
-Puedes usar Git o la interfaz web:
-
-### Opción A: Usando Git
-
-\`\`\`bash
-# Clonar el repositorio del Space
-git clone https://huggingface.co/spaces/TU-USUARIO/TU-SPACE
-
-# Entrar al directorio
-cd TU-SPACE
-
-# Copiar los archivos generados
-cp /ruta/a/app.py .
-cp /ruta/a/requirements.txt .
-cp /ruta/a/README.md .
-cp /ruta/a/.gitignore .
-
-# Añadir, commit y push
-git add .
-git commit -m "Añadir aplicación de generación de títulos"
-git push
-\`\`\`
-
-### Opción B: Interfaz Web
-
-1. Ve a la pestaña "Files" de tu Space
-2. Haz clic en "Add file" → "Create a new file"
-3. Crea cada archivo:
-   - `app.py` con el contenido generado
-   - `requirements.txt` con las dependencias
-   - `README.md` con la documentación
-4. Haz commit de cada archivo
-
-## Paso 4: Esperar el Build
-
-- El Space comenzará a construirse automáticamente
-- Puedes ver los logs en la pestaña "Logs"
-- El proceso puede tardar 5-10 minutos
-- Estados:
-  - 🟡 Building: Instalando dependencias
-  - 🟡 Running: Cargando el modelo
-  - 🟢 Running: ¡Listo para usar!
-
-## Paso 5: Probar la Aplicación
-
-1. Una vez que el Space esté en estado "Running":
-   - Verás la interfaz de Gradio
-   - Prueba los ejemplos predefinidos
-   - Ingresa tu propia conversación
-
-2. Probar la API:
-   \`\`\`python
-   from gradio_client import Client
-   
-   client = Client("TU-USUARIO/TU-SPACE")
-   result = client.predict(
-       input_choice="Chat",
-       chat_hist=[["Hola", "¿Cómo estás?"]],
-       text_hist="",
-       api_name="/generate_title"
-   )
-   print(result)
-   \`\`\`
-
-## Solución de Problemas
-
-### El Space no arranca
-
-- **Revisa los logs**: Ve a la pestaña "Logs"
-- **Verifica el HF_TOKEN**: Asegúrate de que está configurado correctamente
-- **Confirma el acceso al modelo**: Verifica que tienes acceso a MobileLLM-Pro
-
-### Error de autenticación
-
-\`\`\`
-401 Unauthorized: Access to model facebook/MobileLLM-Pro is restricted
-\`\`\`
-
-**Solución**: 
-1. Solicita acceso en https://huggingface.co/facebook/MobileLLM-Pro
-2. Verifica que tu token tenga permisos de lectura
-3. Asegúrate de que el secret `HF_TOKEN` esté configurado
-
-### Out of memory
-
-Si usas CPU Basic y obtienes errores de memoria:
-
-**Solución**:
-- Upgrade a CPU Upgrade o GPU en Settings → Hardware
-- O modifica el código para usar `torch.float32` en CPU
-
-### El modelo tarda mucho
-
-En CPU Basic, la primera inferencia puede tardar 30-60 segundos.
-
-**Soluciones**:
-- Upgrade a hardware más potente
-- Implementar caché de ejemplos comunes
-- Usar una GPU (más rápido pero de pago)
-
-## Optimizaciones Opcionales
-
-### 1. Persistencia del modelo (evitar recarga)
-
-Hugging Face Spaces carga el modelo cada vez que se reinicia. Para persistencia:
-
-- Usa **Space persistencia** (opción de pago)
-- O acepta el tiempo de carga inicial
-
-### 2. Cambiar a GPU
-
-En Settings → Hardware:
-- Selecciona "T4 small" o superior
-- Costo: ~$0.60/hora
-- Mucho más rápido
-
-### 3. Añadir analytics
-
-Añade al final de app.py:
-
-\`\`\`python
-demo.launch(analytics_enabled=True)
-\`\`\`
-
-## Recursos Adicionales
-
-- [Documentación de Spaces](https://huggingface.co/docs/hub/spaces)
-- [Gradio Docs](https://gradio.app/docs)
-- [MobileLLM-Pro](https://huggingface.co/facebook/MobileLLM-Pro)
-- [Transformers Docs](https://huggingface.co/docs/transformers)
-
-## Contacto
-
-Para problemas o preguntas, abre un issue en el repositorio del Space.
-'''
-
-with open('DEPLOYMENT_GUIDE.md', 'w', encoding='utf-8') as f:
-    f.write(deployment_guide)
-
-print("✅ Archivo DEPLOYMENT_GUIDE.md creado exitosamente")
-print(f"Tamaño: {len(deployment_guide)} caracteres")

exported-assets/script_5.py

@@ -1,141 +0,0 @@
-
-# Crear un resumen de todos los archivos generados
-summary = """
-═══════════════════════════════════════════════════════════════════
-  RESUMEN DE ARCHIVOS GENERADOS PARA HUGGING FACE SPACE
-═══════════════════════════════════════════════════════════════════
-
-✅ ARCHIVOS PRINCIPALES:
-
-1. 📄 app.py (6,489 caracteres)
-   - Script principal de la aplicación Gradio
-   - Carga MobileLLM-Pro usando HF_TOKEN como secret
-   - Interfaz con dos modos: Chat y Texto
-   - API nombrada "/generate_title" para clientes Python/JS
-   - Función generate_title() que procesa el historial
-   - Ejemplos predefinidos integrados
-
-2. 📄 requirements.txt (77 caracteres)
-   - transformers>=4.36.0
-   - torch>=2.0.0
-   - gradio>=4.0.0
-   - accelerate>=0.25.0
-
-3. 📄 README.md (4,712 caracteres)
-   - Documentación completa del Space
-   - Instrucciones de configuración de HF_TOKEN
-   - Ejemplos de uso con Python y JavaScript
-   - Documentación de la API
-   - Formatos aceptados y parámetros
-
-4. 📄 .gitignore
-   - Ignorar archivos temporales y de caché
-   - Archivos de Python, PyTorch, IDEs
-
-5. 📄 DEPLOYMENT_GUIDE.md (4,419 caracteres)
-   - Guía paso a paso para desplegar
-   - Solución de problemas comunes
-   - Optimizaciones opcionales
-
-═══════════════════════════════════════════════════════════════════
-  CARACTERÍSTICAS IMPLEMENTADAS
-═══════════════════════════════════════════════════════════════════
-
-✨ Interfaz Gradio:
-   - Dos modos de entrada (Chat/Texto)
-   - Componente Chatbot para entrada visual
-   - Ejemplos predefinidos
-   - Diseño responsive con Row/Column
-   - Botón de generación destacado
-
-🔒 Seguridad:
-   - HF_TOKEN cargado desde secrets de Hugging Face
-   - No se expone el token en el código
-   - Compatible con modelos gated
-
-🚀 Rendimiento:
-   - Inferencia con torch.float16 en GPU
-   - Fallback a float32 en CPU
-   - device_map="auto" para optimización
-   - model.eval() para modo inferencia
-   - Generación limitada a 20 tokens (títulos cortos)
-
-🔌 API:
-   - Endpoint nombrado: /generate_title
-   - Compatible con gradio_client (Python)
-   - Compatible con @gradio/client (JavaScript)
-   - Parámetros claramente definidos
-
-📝 Generación de Títulos:
-   - Prompt optimizado en español
-   - Máximo 5 palabras
-   - Limpieza automática de salida
-   - Manejo de errores robusto
-
-═══════════════════════════════════════════════════════════════════
-  PRÓXIMOS PASOS
-═══════════════════════════════════════════════════════════════════
-
-1. Crear un nuevo Space en Hugging Face:
-   https://huggingface.co/new-space
-
-2. Solicitar acceso a MobileLLM-Pro:
-   https://huggingface.co/facebook/MobileLLM-Pro
-
-3. Crear un HF token:
-   https://huggingface.co/settings/tokens
-
-4. Configurar el secret HF_TOKEN en tu Space:
-   Settings → Variables and secrets → New secret
-   - Name: HF_TOKEN
-   - Value: [tu token]
-
-5. Subir los archivos al Space:
-   - app.py
-   - requirements.txt
-   - README.md
-   - .gitignore (opcional)
-
-6. Esperar a que el Space se construya (5-10 min)
-
-7. ¡Probar la aplicación!
-
-═══════════════════════════════════════════════════════════════════
-  USO DE LA API
-═══════════════════════════════════════════════════════════════════
-
-Python:
--------
-from gradio_client import Client
-
-client = Client("tu-usuario/tu-space")
-result = client.predict(
-    input_choice="Chat",
-    chat_hist=[["Pregunta usuario", "Respuesta IA"]],
-    text_hist="",
-    api_name="/generate_title"
-)
-print(result)
-
-JavaScript:
------------
-import { Client } from "@gradio/client";
-
-const client = await Client.connect("tu-usuario/tu-space");
-const result = await client.predict("/generate_title", {
-    input_choice: "Chat",
-    chat_hist: [["Pregunta usuario", "Respuesta IA"]],
-    text_hist: ""
-});
-console.log(result.data);
-
-══════════════════════════════════════════���════════════════════════
-"""
-
-print(summary)
-
-# Guardar el resumen en un archivo
-with open('SUMMARY.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
-    f.write(summary)
-
-print("\n✅ Resumen guardado en SUMMARY.txt")

exported-assets/script_6.py

@@ -1,442 +0,0 @@
-
-# Crear un archivo con ejemplos de uso extendidos
-examples_file = '''# 📚 Ejemplos de Uso Extendidos
-
-## Ejemplo 1: Uso Básico con Python
-
-\`\`\`python
-from gradio_client import Client
-
-# Conectar al Space
-client = Client("tu-usuario/title-generator-mobilellm")
-
-# Ejemplo con historial de chat
-history = [
-    ["Hola, necesito ayuda para cocinar pasta", 
-     "¡Claro! Te puedo ayudar con recetas de pasta. ¿Qué tipo de pasta prefieres?"],
-    ["Me gusta la carbonara", 
-     "Excelente elección. Necesitarás: huevos, guanciale, queso pecorino romano y pimienta negra."]
-]
-
-result = client.predict(
-    input_choice="Chat",
-    chat_hist=history,
-    text_hist="",
-    api_name="/generate_title"
-)
-
-print(f"Título generado: {result}")
-# Output: "Receta de pasta carbonara"
-\`\`\`
-
-## Ejemplo 2: Uso con Texto Libre
-
-\`\`\`python
-from gradio_client import Client
-
-client = Client("tu-usuario/title-generator-mobilellm")
-
-# Conversación como texto
-conversation = """
-Usuario: ¿Puedes ayudarme con un problema de programación?
-Asistente: Por supuesto. ¿Qué lenguaje estás usando?
-Usuario: Python. Necesito iterar sobre un diccionario
-Asistente: Puedes usar dict.items() así: for key, value in mi_dict.items()
-Usuario: Perfecto, gracias!
-"""
-
-result = client.predict(
-    input_choice="Texto",
-    chat_hist=[],
-    text_hist=conversation,
-    api_name="/generate_title"
-)
-
-print(f"Título generado: {result}")
-# Output: "Iteración diccionarios en Python"
-\`\`\`
-
-## Ejemplo 3: Integración con JavaScript/Node.js
-
-\`\`\`javascript
-import { Client } from "@gradio/client";
-
-async function generateTitle() {
-    const client = await Client.connect("tu-usuario/title-generator-mobilellm");
-    
-    // Historial de conversación
-    const history = [
-        ["¿Cuál es la mejor forma de aprender machine learning?", 
-         "Te recomiendo empezar con curso de Andrew Ng en Coursera"],
-        ["¿Necesito saber mucha matemática?", 
-         "Es útil conocer álgebra lineal, cálculo y estadística básica"]
-    ];
-    
-    const result = await client.predict("/generate_title", {
-        input_choice: "Chat",
-        chat_hist: history,
-        text_hist: ""
-    });
-    
-    console.log(`Título generado: ${result.data}`);
-    // Output: "Aprendizaje de Machine Learning"
-}
-
-generateTitle();
-\`\`\`
-
-## Ejemplo 4: Uso en el Navegador (JavaScript)
-
-\`\`\`html
-<!DOCTYPE html>
-<html>
-<head>
-    <title>Generador de Títulos</title>
-</head>
-<body>
-    <h1>Generador de Títulos de Conversaciones</h1>
-    <div id="result"></div>
-    
-    <script type="module">
-        import { Client } from "https://cdn.jsdelivr.net/npm/@gradio/client/dist/index.min.js";
-        
-        async function generateTitle() {
-            const client = await Client.connect("tu-usuario/title-generator-mobilellm");
-            
-            const conversation = `
-                Usuario: Quiero crear una app móvil
-                Asistente: ¿Para Android, iOS o ambos?
-                Usuario: Para ambos
-                Asistente: Te recomiendo usar Flutter o React Native
-            `;
-            
-            const result = await client.predict("/generate_title", {
-                input_choice: "Texto",
-                chat_hist: [],
-                text_hist: conversation
-            });
-            
-            document.getElementById('result').textContent = 
-                `Título: ${result.data}`;
-        }
-        
-        generateTitle();
-    </script>
-</body>
-</html>
-\`\`\`
-
-## Ejemplo 5: Procesamiento por Lotes
-
-\`\`\`python
-from gradio_client import Client
-import time
-
-def generate_titles_batch(conversations):
-    """Genera títulos para múltiples conversaciones"""
-    client = Client("tu-usuario/title-generator-mobilellm")
-    results = []
-    
-    for i, conv in enumerate(conversations, 1):
-        print(f"Procesando conversación {i}/{len(conversations)}...")
-        
-        result = client.predict(
-            input_choice="Chat",
-            chat_hist=conv,
-            text_hist="",
-            api_name="/generate_title"
-        )
-        
-        results.append({
-            'conversation': conv,
-            'title': result
-        })
-        
-        # Pequeña pausa para no sobrecargar el servidor
-        time.sleep(1)
-    
-    return results
-
-# Ejemplo de uso
-conversations = [
-    [["¿Cómo instalar Python?", "Puedes descargarlo desde python.org"]],
-    [["¿Qué es Docker?", "Es una plataforma de contenedores"]],
-    [["Ayuda con SQL", "¿Qué necesitas saber sobre SQL?"]]
-]
-
-titles = generate_titles_batch(conversations)
-
-for item in titles:
-    print(f"Título: {item['title']}")
-\`\`\`
-
-## Ejemplo 6: Integración con FastAPI
-
-\`\`\`python
-from fastapi import FastAPI, HTTPException
-from pydantic import BaseModel
-from gradio_client import Client
-from typing import List, Tuple
-
-app = FastAPI()
-
-# Cliente de Gradio (inicializado una vez)
-gradio_client = Client("tu-usuario/title-generator-mobilellm")
-
-class ConversationRequest(BaseModel):
-    messages: List[Tuple[str, str]]
-
-class TitleResponse(BaseModel):
-    title: str
-
-@app.post("/generate-title", response_model=TitleResponse)
-async def generate_title_endpoint(request: ConversationRequest):
-    """
-    Endpoint para generar títulos desde tu API
-    """
-    try:
-        result = gradio_client.predict(
-            input_choice="Chat",
-            chat_hist=request.messages,
-            text_hist="",
-            api_name="/generate_title"
-        )
-        
-        return TitleResponse(title=result)
-    
-    except Exception as e:
-        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))
-
-# Ejemplo de uso:
-# POST http://localhost:8000/generate-title
-# Body: {
-#   "messages": [
-#     ["Hola", "¿Cómo estás?"],
-#     ["Bien, gracias", "Me alegro"]
-#   ]
-# }
-\`\`\`
-
-## Ejemplo 7: CLI (Command Line Interface)
-
-\`\`\`python
-#!/usr/bin/env python3
-"""
-Script CLI para generar títulos de conversaciones
-Uso: python cli_title_generator.py
-"""
-
-import sys
-from gradio_client import Client
-
-def main():
-    if len(sys.argv) < 2:
-        print("Uso: python cli_title_generator.py '<conversación>'")
-        print("Ejemplo: python cli_title_generator.py 'Usuario: Hola\\nAsistente: Hola'")
-        sys.exit(1)
-    
-    conversation = sys.argv[1]
-    
-    print("🔄 Conectando al servidor...")
-    client = Client("tu-usuario/title-generator-mobilellm")
-    
-    print("✨ Generando título...")
-    result = client.predict(
-        input_choice="Texto",
-        chat_hist=[],
-        text_hist=conversation,
-        api_name="/generate_title"
-    )
-    
-    print(f"\\n📝 Título generado: {result}")
-
-if __name__ == "__main__":
-    main()
-\`\`\`
-
-Uso:
-\`\`\`bash
-chmod +x cli_title_generator.py
-./cli_title_generator.py "Usuario: Hola\\nAsistente: ¿En qué puedo ayudarte?"
-\`\`\`
-
-## Ejemplo 8: Integración con Discord Bot
-
-\`\`\`python
-import discord
-from discord.ext import commands
-from gradio_client import Client
-
-bot = commands.Bot(command_prefix='!')
-gradio_client = Client("tu-usuario/title-generator-mobilellm")
-
-@bot.command(name='title')
-async def generate_title_command(ctx):
-    """Genera un título para los últimos mensajes del canal"""
-    
-    # Obtener últimos 10 mensajes
-    messages = []
-    async for msg in ctx.channel.history(limit=10):
-        if not msg.author.bot:
-            messages.append([
-                msg.author.name,
-                msg.content
-            ])
-    
-    messages.reverse()
-    
-    if len(messages) < 2:
-        await ctx.send("❌ No hay suficientes mensajes para generar un título")
-        return
-    
-    await ctx.send("🔄 Generando título...")
-    
-    try:
-        result = gradio_client.predict(
-            input_choice="Chat",
-            chat_hist=messages,
-            text_hist="",
-            api_name="/generate_title"
-        )
-        
-        await ctx.send(f"📝 **Título:** {result}")
-    
-    except Exception as e:
-        await ctx.send(f"❌ Error: {str(e)}")
-
-bot.run('TU_TOKEN_DE_DISCORD')
-\`\`\`
-
-## Ejemplo 9: Manejo de Errores Robusto
-
-\`\`\`python
-from gradio_client import Client
-import time
-from typing import Optional
-
-class TitleGenerator:
-    def __init__(self, space_name: str, max_retries: int = 3):
-        self.space_name = space_name
-        self.max_retries = max_retries
-        self.client = None
-    
-    def connect(self):
-        """Conectar al Space con reintentos"""
-        for attempt in range(self.max_retries):
-            try:
-                print(f"Intento de conexión {attempt + 1}/{self.max_retries}...")
-                self.client = Client(self.space_name)
-                print("✅ Conectado exitosamente")
-                return True
-            except Exception as e:
-                print(f"❌ Error en intento {attempt + 1}: {str(e)}")
-                if attempt < self.max_retries - 1:
-                    time.sleep(2 ** attempt)  # Backoff exponencial
-        return False
-    
-    def generate(self, history: list) -> Optional[str]:
-        """Generar título con manejo de errores"""
-        if not self.client:
-            if not self.connect():
-                return None
-        
-        try:
-            result = self.client.predict(
-                input_choice="Chat",
-                chat_hist=history,
-                text_hist="",
-                api_name="/generate_title"
-            )
-            return result
-        
-        except Exception as e:
-            print(f"❌ Error al generar título: {str(e)}")
-            # Intentar reconectar
-            if self.connect():
-                return self.generate(history)
-            return None
-
-# Uso
-generator = TitleGenerator("tu-usuario/title-generator-mobilellm")
-history = [["Hola", "¿Qué tal?"]]
-title = generator.generate(history)
-
-if title:
-    print(f"✅ Título: {title}")
-else:
-    print("❌ No se pudo generar el título")
-\`\`\`
-
-## Ejemplo 10: Stream de Conversaciones en Tiempo Real
-
-\`\`\`python
-from gradio_client import Client
-import json
-
-class ConversationTitleTracker:
-    def __init__(self, space_name: str):
-        self.client = Client(space_name)
-        self.conversation = []
-        self.title = None
-    
-    def add_message(self, user_msg: str, assistant_msg: str):
-        """Añadir un intercambio a la conversación"""
-        self.conversation.append([user_msg, assistant_msg])
-        
-        # Regenerar título cada 3 intercambios
-        if len(self.conversation) % 3 == 0:
-            self.update_title()
-    
-    def update_title(self):
-        """Actualizar el título basado en la conversación actual"""
-        try:
-            self.title = self.client.predict(
-                input_choice="Chat",
-                chat_hist=self.conversation,
-                text_hist="",
-                api_name="/generate_title"
-            )
-            print(f"📝 Nuevo título: {self.title}")
-        except Exception as e:
-            print(f"❌ Error al actualizar título: {e}")
-    
-    def get_summary(self):
-        """Obtener resumen de la conversación"""
-        return {
-            'title': self.title,
-            'message_count': len(self.conversation),
-            'last_update': len(self.conversation)
-        }
-
-# Uso
-tracker = ConversationTitleTracker("tu-usuario/title-generator-mobilellm")
-
-# Simular conversación
-tracker.add_message("Hola", "¿En qué puedo ayudarte?")
-tracker.add_message("Necesito ayuda con Python", "Claro, ¿qué necesitas?")
-tracker.add_message("¿Cómo crear una función?", "Se usa la palabra clave 'def'")
-
-print(json.dumps(tracker.get_summary(), indent=2))
-\`\`\`
-
-## Notas Importantes
-
-1. **Rate Limiting**: Si haces muchas peticiones, considera añadir pausas
-2. **Timeouts**: Las primeras peticiones pueden tardar más (carga del modelo)
-3. **Errores**: Siempre implementa manejo de errores robusto
-4. **Caché**: Considera cachear títulos para conversaciones ya procesadas
-5. **Costes**: Los Spaces gratuitos tienen limitaciones de uso
-
-## Recursos Adicionales
-
-- [Documentación Gradio Client](https://www.gradio.app/docs/python-client)
-- [Ejemplos de Spaces](https://huggingface.co/spaces)
-- [API Reference](https://www.gradio.app/docs/gradio-client)
-'''
-
-with open('EXAMPLES.md', 'w', encoding='utf-8') as f:
-    f.write(examples_file)
-
-print("✅ Archivo EXAMPLES.md creado exitosamente")
-print(f"Tamaño: {len(examples_file)} caracteres")
-print("\n📦 Todos los archivos han sido generados correctamente!")

exported-assets/script_7.py

@@ -1,252 +0,0 @@
-
-# Crear un checklist final
-checklist = '''# ✅ CHECKLIST DE DESPLIEGUE
-
-## Pre-requisitos
-
-- [ ] Tienes una cuenta en Hugging Face (https://huggingface.co)
-- [ ] Has leído la documentación de Spaces
-- [ ] Tienes acceso a Git (opcional, pero recomendado)
-
-## Paso 1: Obtener Acceso al Modelo
-
-- [ ] Ve a https://huggingface.co/facebook/MobileLLM-Pro
-- [ ] Haz clic en "Request access" (si aparece)
-- [ ] Espera la aprobación (suele ser automática)
-- [ ] Verifica que puedes ver la página del modelo
-
-## Paso 2: Crear Token de Acceso
-
-- [ ] Ve a https://huggingface.co/settings/tokens
-- [ ] Haz clic en "New token"
-- [ ] Configura:
-  - [ ] Name: "spaces_token" (o el nombre que prefieras)
-  - [ ] Role: "read"
-- [ ] Haz clic en "Generate a token"
-- [ ] **IMPORTANTE**: Copia el token y guárdalo en un lugar seguro
-
-## Paso 3: Crear el Space
-
-- [ ] Ve a https://huggingface.co/new-space
-- [ ] Completa el formulario:
-  - [ ] Owner: Tu usuario u organización
-  - [ ] Space name: "title-generator-mobilellm" (o el nombre que prefieras)
-  - [ ] License: MIT
-  - [ ] Select the Space SDK: **Gradio**
-  - [ ] Space hardware: CPU basic (puedes cambiarlo después)
-  - [ ] Repo type: Public o Private
-- [ ] Haz clic en "Create Space"
-
-## Paso 4: Configurar el Secret
-
-- [ ] En tu Space, ve a **Settings**
-- [ ] Encuentra la sección "Variables and secrets"
-- [ ] Haz clic en "New secret"
-- [ ] Configura:
-  - [ ] Name: `HF_TOKEN`
-  - [ ] Value: Pega tu token de Hugging Face
-- [ ] Haz clic en "Save"
-- [ ] Verifica que el secret aparece en la lista (el valor estará oculto)
-
-## Paso 5: Preparar los Archivos Localmente
-
-- [ ] Crea una carpeta local para tu proyecto
-- [ ] Copia los archivos generados:
-  - [ ] app.py
-  - [ ] requirements.txt
-  - [ ] README.md
-  - [ ] .gitignore (opcional)
-- [ ] Verifica que los archivos no tienen errores de sintaxis
-
-## Paso 6: Subir los Archivos
-
-### Opción A: Usando Git (Recomendado)
-
-- [ ] Abre una terminal en tu carpeta
-- [ ] Clona el repositorio del Space:
-  ```bash
-  git clone https://huggingface.co/spaces/TU-USUARIO/TU-SPACE
-  cd TU-SPACE
-  ```
-- [ ] Copia los archivos al repositorio:
-  ```bash
-  cp /ruta/a/app.py .
-  cp /ruta/a/requirements.txt .
-  cp /ruta/a/README.md .
-  ```
-- [ ] Añade los archivos:
-  ```bash
-  git add .
-  ```
-- [ ] Haz commit:
-  ```bash
-  git commit -m "Añadir aplicación de generación de títulos"
-  ```
-- [ ] Push al repositorio:
-  ```bash
-  git push
-  ```
-
-### Opción B: Interfaz Web
-
-- [ ] Ve a la pestaña "Files" de tu Space
-- [ ] Haz clic en "Add file" → "Create a new file"
-- [ ] Crea `app.py`:
-  - [ ] Nombre: app.py
-  - [ ] Pega el contenido completo
-  - [ ] Haz commit
-- [ ] Crea `requirements.txt`:
-  - [ ] Nombre: requirements.txt
-  - [ ] Pega el contenido
-  - [ ] Haz commit
-- [ ] Crea `README.md`:
-  - [ ] Nombre: README.md
-  - [ ] Pega el contenido
-  - [ ] Haz commit
-
-## Paso 7: Monitorear el Build
-
-- [ ] Ve a la pestaña "Logs" de tu Space
-- [ ] Observa el proceso de build:
-  - [ ] Installing dependencies... (puede tardar 2-5 min)
-  - [ ] Loading model... (puede tardar 2-5 min)
-  - [ ] Running... ✅
-- [ ] Si hay errores, revisa los logs y corrige
-
-## Paso 8: Probar la Aplicación
-
-### Prueba en la Interfaz Web
-
-- [ ] Ve a la pestaña "App" de tu Space
-- [ ] Espera a que cargue la interfaz
-- [ ] Prueba con los ejemplos predefinidos:
-  - [ ] Haz clic en un ejemplo
-  - [ ] Haz clic en "Generar Título"
-  - [ ] Verifica que genera un título coherente
-- [ ] Prueba con tu propia conversación:
-  - [ ] Ingresa una conversación
-  - [ ] Genera el título
-  - [ ] Verifica el resultado
-
-### Prueba con la API (Python)
-
-- [ ] Abre un terminal o Jupyter Notebook
-- [ ] Instala el cliente:
-  ```bash
-  pip install gradio-client
-  ```
-- [ ] Ejecuta el código de prueba:
-  ```python
-  from gradio_client import Client
-  
-  client = Client("TU-USUARIO/TU-SPACE")
-  result = client.predict(
-      input_choice="Chat",
-      chat_hist=[["Hola", "¿Cómo estás?"]],
-      text_hist="",
-      api_name="/generate_title"
-  )
-  print(result)
-  ```
-- [ ] Verifica que funciona correctamente
-
-### Prueba con la API (JavaScript)
-
-- [ ] Crea un archivo HTML de prueba
-- [ ] Copia el código del ejemplo de JavaScript
-- [ ] Abre el archivo en el navegador
-- [ ] Verifica que funciona correctamente
-
-## Paso 9: Optimizaciones (Opcional)
-
-- [ ] Revisa el rendimiento en CPU Basic
-- [ ] Si es muy lento, considera:
-  - [ ] Upgrade a CPU Upgrade
-  - [ ] Upgrade a GPU T4 small
-- [ ] Ajusta los parámetros de generación si es necesario
-- [ ] Añade más ejemplos si lo consideras útil
-
-## Paso 10: Documentación y Compartir
-
-- [ ] Verifica que el README.md se muestra correctamente
-- [ ] Añade una descripción clara en el Space
-- [ ] Si es público, comparte el enlace:
-  - [ ] Twitter/X
-  - [ ] LinkedIn
-  - [ ] Reddit (r/MachineLearning, r/LocalLLaMA)
-  - [ ] Discord de HuggingFace
-- [ ] Considera añadir el Space a tu portfolio
-
-## Solución de Problemas
-
-### El Space no arranca
-
-- [ ] Verifica los logs en la pestaña "Logs"
-- [ ] Comprueba que HF_TOKEN está configurado
-- [ ] Verifica que tienes acceso al modelo MobileLLM-Pro
-- [ ] Revisa que los archivos no tienen errores de sintaxis
-
-### Error 401 Unauthorized
-
-- [ ] Verifica que solicitaste acceso al modelo
-- [ ] Comprueba que el token es correcto
-- [ ] Asegúrate de que el secret se llama exactamente `HF_TOKEN`
-- [ ] Regenera el token si es necesario
-
-### Out of Memory
-
-- [ ] Upgrade el hardware del Space
-- [ ] O modifica el código para usar float32 en CPU
-
-### El modelo tarda mucho
-
-- [ ] Es normal en CPU Basic (primera inferencia: 30-60 seg)
-- [ ] Considera upgrade a GPU
-- [ ] O acepta el tiempo de carga inicial
-
-### Error en requirements.txt
-
-- [ ] Verifica las versiones de las dependencias
-- [ ] Prueba actualizar a las últimas versiones estables
-- [ ] Revisa los logs para ver qué falta
-
-## Post-Despliegue
-
-- [ ] Monitorea el uso del Space
-- [ ] Revisa los logs periódicamente
-- [ ] Actualiza el modelo si hay nuevas versiones
-- [ ] Responde a issues y comentarios
-- [ ] Considera añadir nuevas features
-
-## Mantenimiento
-
-- [ ] Actualiza las dependencias regularmente
-- [ ] Monitorea el rendimiento
-- [ ] Responde a feedback de usuarios
-- [ ] Considera mejoras en la interfaz
-- [ ] Documenta cambios importantes
-
-## ¡Felicidades! 🎉
-
-Si has completado todos estos pasos, tu Space debería estar funcionando correctamente.
-
-Enlaces útiles:
-- Tu Space: https://huggingface.co/spaces/TU-USUARIO/TU-SPACE
-- Documentación: https://huggingface.co/docs/hub/spaces
-- Soporte: https://discuss.huggingface.co/
-
----
-
-**¿Algo no funciona?**
-
-1. Revisa los logs
-2. Consulta DEPLOYMENT_GUIDE.md
-3. Busca en los foros de HuggingFace
-4. Abre un issue en tu Space
-'''
-
-with open('CHECKLIST.md', 'w', encoding='utf-8') as f:
-    f.write(checklist)
-
-print("✅ Archivo CHECKLIST.md creado exitosamente")
-print(f"Tamaño: {len(checklist)} caracteres")

exported-assets/script_8.py

@@ -1,229 +0,0 @@
-
-# Crear un resumen final con todos los archivos
-final_summary = """
-╔════════════════════════════════════════════════════════════════════╗
-║                                                                    ║
-║   📦 CÓDIGO COMPLETO PARA HUGGING FACE SPACE GENERADO             ║
-║      Generador de Títulos con MobileLLM-Pro                       ║
-║                                                                    ║
-╚════════════════════════════════════════════════════════════════════╝
-
-✅ ARCHIVOS GENERADOS (7 archivos):
-
-1️⃣  app.py                    - Aplicación principal Gradio
-2️⃣  requirements.txt          - Dependencias Python
-3️⃣  README.md                 - Documentación del Space
-4️⃣  .gitignore                - Archivos a ignorar en Git
-5️⃣  DEPLOYMENT_GUIDE.md       - Guía de despliegue detallada
-6️⃣  EXAMPLES.md               - Ejemplos de uso extendidos (10 ejemplos)
-7️⃣  CHECKLIST.md              - Lista de verificación paso a paso
-
-════════════════════════════════════════════════════════════════════
-
-📋 CARACTERÍSTICAS PRINCIPALES:
-
-✨ Interfaz Gradio:
-   • Dos modos de entrada: Chat (visual) y Texto (libre)
-   • Componente Chatbot interactivo
-   • Ejemplos predefinidos integrados
-   • Diseño responsive y moderno
-   • Documentación en español
-
-🔐 Seguridad:
-   • HF_TOKEN cargado desde secrets de Hugging Face
-   • Compatible con modelos gated
-   • No expone credenciales en el código
-   • Variable de entorno segura
-
-⚡ Rendimiento:
-   • Usa MobileLLM-Pro (1B parámetros, rápido)
-   • Inferencia optimizada con torch.float16 en GPU
-   • Fallback automático a float32 en CPU
-   • device_map="auto" para distribución óptima
-   • Generación limitada a 20 tokens (títulos cortos)
-
-🔌 API Completa:
-   • Endpoint nombrado: /generate_title
-   • Compatible con gradio_client (Python)
-   • Compatible con @gradio/client (JavaScript)
-   • Documentación de API incluida
-   • Ejemplos de uso en 10 escenarios diferentes
-
-📝 Generación Inteligente:
-   • Prompt optimizado en español
-   • Títulos de máximo 5 palabras
-   • Limpieza automática de la salida
-   • Manejo robusto de errores
-   • Soporta múltiples formatos de entrada
-
-════════════════════════════════════════════════════════════════════
-
-🚀 QUICK START:
-
-1. Crea un Space en: https://huggingface.co/new-space
-   - SDK: Gradio
-   - Hardware: CPU Basic (o superior)
-
-2. Solicita acceso al modelo:
-   https://huggingface.co/facebook/MobileLLM-Pro
-
-3. Crea un token en:
-   https://huggingface.co/settings/tokens
-
-4. Configura el secret HF_TOKEN:
-   Settings → Variables and secrets → New secret
-   Name: HF_TOKEN
-   Value: [tu token]
-
-5. Sube los archivos:
-   - app.py
-   - requirements.txt
-   - README.md
-
-6. ¡Espera 5-10 minutos y ya está!
-
-════════════════════════════════════════════════════════════════════
-
-💻 USO DE LA API:
-
-Python:
--------
-from gradio_client import Client
-
-client = Client("tu-usuario/tu-space")
-result = client.predict(
-    input_choice="Chat",
-    chat_hist=[["Pregunta", "Respuesta"]],
-    text_hist="",
-    api_name="/generate_title"
-)
-print(result)
-
-JavaScript:
------------
-import { Client } from "@gradio/client";
-
-const client = await Client.connect("tu-usuario/tu-space");
-const result = await client.predict("/generate_title", {
-    input_choice: "Chat",
-    chat_hist: [["Pregunta", "Respuesta"]],
-    text_hist: ""
-});
-console.log(result.data);
-
-════════════════════════════════════════════════════════════════════
-
-📚 DOCUMENTACIÓN INCLUIDA:
-
-• README.md: Documentación completa del Space con ejemplos
-• DEPLOYMENT_GUIDE.md: Guía paso a paso para desplegar
-• EXAMPLES.md: 10 ejemplos de uso en diferentes contextos:
-  1. Uso básico con Python
-  2. Uso con texto libre
-  3. JavaScript/Node.js
-  4. JavaScript en el navegador
-  5. Procesamiento por lotes
-  6. Integración con FastAPI
-  7. CLI (línea de comandos)
-  8. Bot de Discord
-  9. Manejo de errores robusto
-  10. Stream en tiempo real
-• CHECKLIST.md: Lista de verificación completa
-
-════════════════════════════════════════════════════════════════════
-
-🛠️ TECNOLOGÍAS UTILIZADAS:
-
-• MobileLLM-Pro: Modelo de Meta de 1B parámetros
-• Transformers: Biblioteca de Hugging Face
-• Gradio: Framework para interfaces ML
-• PyTorch: Backend de inferencia
-• Accelerate: Optimización de carga del modelo
-
-════════════════════════════════════════════════════════════════════
-
-📝 NOTAS IMPORTANTES:
-
-1. MobileLLM-Pro es un modelo GATED:
-   - Debes solicitar acceso antes de usarlo
-   - La aprobación suele ser automática
-   - Sin acceso, el Space no funcionará
-
-2. El HF_TOKEN debe configurarse como SECRET:
-   - No como variable normal
-   - Debe llamarse exactamente: HF_TOKEN
-   - Con permisos de lectura (read)
-
-3. Primera ejecución:
-   - En CPU Basic puede tardar 30-60 segundos
-   - El modelo se carga en memoria
-   - Las siguientes inferencias son más rápidas
-
-4. Hardware recomendado:
-   - CPU Basic: Funciona pero lento
-   - CPU Upgrade: Mejor rendimiento
-   - GPU T4: Óptimo pero de pago
-
-════════════════════════════════════════════════════════════════════
-
-🎯 LO QUE HACE LA APLICACIÓN:
-
-Entrada:
---------
-Un historial de conversación en formato:
-• Lista de tuplas: [["usuario", "asistente"], ...]
-• O texto libre: "Usuario: ...\nAsistente: ..."
-
-Procesamiento:
---------------
-• Convierte el historial a un prompt optimizado
-• Usa MobileLLM-Pro para generar un título
-• Limpia y formatea la salida
-
-Salida:
--------
-• Un título conciso de máximo 5 palabras
-• Descriptivo del tema de la conversación
-• En el idioma de la entrada
-
-Ejemplos:
----------
-Entrada: [["¿Cómo cocinar pasta?", "Hierve agua y..."], ...]
-Salida: "Receta de pasta casera"
-
-Entrada: [["¿Qué es Python?", "Es un lenguaje..."], ...]
-Salida: "Introducción a Python"
-
-════════════════════════════════════════════════════════════════════
-
-✅ TODO LISTO PARA DESPLEGAR
-
-Sigue el CHECKLIST.md paso a paso y tendrás tu Space funcionando
-en menos de 15 minutos.
-
-¡Buena suerte! 🚀
-
-════════════════════════════════════════════════════════════════════
-"""
-
-print(final_summary)
-
-# Guardar también este resumen
-with open('FINAL_SUMMARY.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
-    f.write(final_summary)
-
-print("\n✅ Resumen final guardado en FINAL_SUMMARY.txt")
-print("\n" + "="*70)
-print("📦 TODOS LOS ARCHIVOS HAN SIDO GENERADOS EXITOSAMENTE")
-print("="*70)
-print("\nArchivos creados:")
-print("  1. app.py")
-print("  2. requirements.txt")
-print("  3. README.md")
-print("  4. .gitignore")
-print("  5. DEPLOYMENT_GUIDE.md")
-print("  6. EXAMPLES.md")
-print("  7. CHECKLIST.md")
-print("  8. SUMMARY.txt")
-print("  9. FINAL_SUMMARY.txt")
-print("\n🚀 Listos para subir a Hugging Face Spaces!")

requirements.txt

@@ -1,4 +1,4 @@
-transformers>=4.36.0
-torch>=2.0.0
 gradio>=4.0.0
-accelerate>=0.25.0
+transformers>=4.43.0
+torch>=2.0.0
+accelerate>=0.20.0

script.py

@@ -0,0 +1,297 @@
+
+# Voy a crear el código completo para el espacio de Hugging Face
+# que genera títulos usando Llama-3.2-1B-Instruct
+
+# Primero creo el código para app.py
+app_py_code = '''import os
+import gradio as gr
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, pipeline
+import torch
+
+# Obtener el token de HF desde las variables de entorno (secret)
+HF_TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN")
+
+# Cargar el modelo y tokenizer
+MODEL_NAME = "meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct"
+
+print("Cargando modelo y tokenizer...")
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME, token=HF_TOKEN)
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+    MODEL_NAME,
+    token=HF_TOKEN,
+    torch_dtype=torch.float16,
+    device_map="auto"
+)
+print("Modelo cargado exitosamente!")
+
+def generate_title(input_text, is_conversation=False):
+    """
+    Genera un título a partir de texto o historial de conversación.
+    
+    Args:
+        input_text: String con el texto o historial
+        is_conversation: Boolean indicando si es un historial de conversación
+    
+    Returns:
+        String con el título generado
+    """
+    try:
+        # Crear el prompt según el tipo de entrada
+        if is_conversation:
+            system_prompt = "Eres un asistente experto en crear títulos concisos y descriptivos. Analiza la siguiente conversación y genera un título breve (máximo 6 palabras) que capture el tema principal."
+            user_prompt = f"Conversación:\\n{input_text}\\n\\nGenera un título breve y descriptivo:"
+        else:
+            system_prompt = "Eres un asistente experto en crear títulos concisos y descriptivos. Analiza el siguiente texto y genera un título breve (máximo 6 palabras) que capture la idea principal."
+            user_prompt = f"Texto:\\n{input_text}\\n\\nGenera un título breve y descriptivo:"
+        
+        # Formatear mensajes para Llama
+        messages = [
+            {"role": "system", "content": system_prompt},
+            {"role": "user", "content": user_prompt}
+        ]
+        
+        # Aplicar chat template
+        prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
+        
+        # Tokenizar
+        inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
+        
+        # Generar
+        outputs = model.generate(
+            **inputs,
+            max_new_tokens=50,
+            temperature=0.7,
+            top_p=0.9,
+            do_sample=True,
+            pad_token_id=tokenizer.eos_token_id
+        )
+        
+        # Decodificar solo la respuesta generada
+        generated_text = tokenizer.decode(outputs[0][inputs['input_ids'].shape[1]:], skip_special_tokens=True)
+        
+        # Limpiar el título
+        title = generated_text.strip().split('\\n')[0].strip()
+        
+        return title
+    
+    except Exception as e:
+        return f"Error al generar título: {str(e)}"
+
+# Crear interfaz de Gradio
+with gr.Blocks(title="Generador de Títulos con Llama 3.2") as demo:
+    gr.Markdown("# 🎯 Generador de Títulos con Llama 3.2-1B-Instruct")
+    gr.Markdown("Genera títulos concisos a partir de texto o conversaciones usando IA")
+    
+    with gr.Tab("Texto Simple"):
+        with gr.Row():
+            with gr.Column():
+                text_input = gr.Textbox(
+                    label="Texto de entrada",
+                    placeholder="Escribe o pega el texto del que quieres generar un título...",
+                    lines=8
+                )
+                text_btn = gr.Button("Generar Título", variant="primary")
+            
+            with gr.Column():
+                text_output = gr.Textbox(label="Título generado", lines=3)
+        
+        text_btn.click(
+            fn=lambda x: generate_title(x, is_conversation=False),
+            inputs=text_input,
+            outputs=text_output
+        )
+        
+        gr.Examples(
+            examples=[
+                ["La inteligencia artificial está revolucionando la forma en que trabajamos. Desde asistentes virtuales hasta sistemas de recomendación, la IA está presente en nuestra vida diaria de formas que ni siquiera imaginamos."],
+                ["El cambio climático es uno de los mayores desafíos que enfrenta la humanidad. Las temperaturas globales continúan aumentando y los eventos climáticos extremos son cada vez más frecuentes."]
+            ],
+            inputs=text_input
+        )
+    
+    with gr.Tab("Historial de Conversación"):
+        with gr.Row():
+            with gr.Column():
+                conv_input = gr.Textbox(
+                    label="Historial de conversación",
+                    placeholder="Pega aquí el historial de la conversación...\\n\\nFormato ejemplo:\\nUsuario: Hola, ¿cómo estás?\\nAsistente: ¡Bien! ¿En qué puedo ayudarte?",
+                    lines=10
+                )
+                conv_btn = gr.Button("Generar Título", variant="primary")
+            
+            with gr.Column():
+                conv_output = gr.Textbox(label="Título generado", lines=3)
+        
+        conv_btn.click(
+            fn=lambda x: generate_title(x, is_conversation=True),
+            inputs=conv_input,
+            outputs=conv_output
+        )
+        
+        gr.Examples(
+            examples=[
+                ["Usuario: Necesito ayuda con mi código Python\\nAsistente: Claro, ¿qué problema tienes?\\nUsuario: No sé cómo leer un archivo CSV\\nAsistente: Puedes usar la librería pandas..."],
+                ["Usuario: ¿Cuál es la receta de paella?\\nAsistente: La paella es un plato español tradicional...\\nUsuario: ¿Qué ingredientes necesito?\\nAsistente: Necesitas arroz, azafrán, pollo..."]
+            ],
+            inputs=conv_input
+        )
+    
+    gr.Markdown("""
+    ### 📝 Notas:
+    - El modelo genera títulos concisos (máximo 6 palabras)
+    - Puedes usar tanto texto simple como conversaciones
+    - Funciona en español, inglés y otros idiomas
+    - Usa Llama 3.2-1B-Instruct de Meta
+    """)
+
+# API habilitada automáticamente - Los usuarios pueden usar:
+# - Cliente Python de Gradio
+# - Cliente JavaScript de Gradio  
+# - Llamadas HTTP directas
+
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch(share=False)
+'''
+
+# Guardar app.py
+with open('app.py', 'w', encoding='utf-8') as f:
+    f.write(app_py_code)
+
+print("✅ Archivo app.py creado")
+
+# Crear requirements.txt
+requirements_txt = '''gradio>=4.0.0
+transformers>=4.43.0
+torch>=2.0.0
+accelerate>=0.20.0
+'''
+
+with open('requirements.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
+    f.write(requirements_txt)
+
+print("✅ Archivo requirements.txt creado")
+
+# Crear README.md con instrucciones
+readme_md = '''---
+title: Generador de Títulos con Llama 3.2
+emoji: 🎯
+colorFrom: blue
+colorTo: purple
+sdk: gradio
+sdk_version: 4.0.0
+app_file: app.py
+pinned: false
+license: mit
+---
+
+# Generador de Títulos con Llama 3.2-1B-Instruct
+
+Esta aplicación genera títulos concisos a partir de texto o conversaciones usando el modelo **meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct**.
+
+## Características
+
+- ✅ Interfaz web interactiva con Gradio
+- ✅ Generación de títulos desde texto simple o conversaciones
+- ✅ API accesible mediante Python, JavaScript y HTTP
+- ✅ Modelo ligero y rápido (1B parámetros)
+- ✅ Soporte multiidioma
+
+## Configuración
+
+### 1. Crear el Space en Hugging Face
+
+1. Ve a https://huggingface.co/new-space
+2. Selecciona **Gradio** como SDK
+3. Nombra tu Space (ej: "title-generator-llama")
+
+### 2. Configurar el Secret HF_TOKEN
+
+**IMPORTANTE**: Este paso es necesario porque el modelo Llama 3.2 es "gated" (requiere acceso).
+
+1. Solicita acceso al modelo en: https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct
+2. Genera un token de acceso en: https://huggingface.co/settings/tokens
+3. En tu Space, ve a **Settings** → **Repository secrets**
+4. Añade un nuevo secret:
+   - **Name**: `HF_TOKEN`
+   - **Value**: Tu token de Hugging Face (empezará con `hf_...`)
+
+### 3. Subir los archivos
+
+Sube estos archivos a tu Space:
+- `app.py` - Código principal
+- `requirements.txt` - Dependencias
+- `README.md` - Esta documentación
+
+## Uso
+
+### Interfaz Web
+
+Simplemente visita tu Space y usa la interfaz para:
+- **Texto Simple**: Pega cualquier texto y genera un título
+- **Conversación**: Pega un historial de chat y genera un título resumido
+
+### API Python
+
+```python
+from gradio_client import Client
+
+client = Client("tu-usuario/title-generator-llama")
+result = client.predict(
+    input_text="Tu texto aquí...",
+    is_conversation=False,
+    api_name="/predict"
+)
+print(result)
+```
+
+### API JavaScript
+
+```javascript
+import { Client } from "@gradio/client";
+
+const client = await Client.connect("tu-usuario/title-generator-llama");
+const result = await client.predict("/predict", {
+  input_text: "Tu texto aquí...",
+  is_conversation: false,
+});
+console.log(result.data);
+```
+
+### API HTTP
+
+```bash
+curl -X POST https://tu-usuario-title-generator-llama.hf.space/api/predict \\
+  -H "Content-Type: application/json" \\
+  -d '{"data": ["Tu texto aquí...", false]}'
+```
+
+## Hardware
+
+Este Space funciona en **CPU básico** de Hugging Face (gratis). El modelo es lo suficientemente pequeño para ejecutarse eficientemente sin GPU.
+
+## Licencia
+
+MIT License
+'''
+
+with open('README.md', 'w', encoding='utf-8') as f:
+    f.write(readme_md)
+
+print("✅ Archivo README.md creado")
+
+print("\n" + "="*60)
+print("📦 Archivos creados exitosamente:")
+print("="*60)
+print("✅ app.py - Código principal de la aplicación")
+print("✅ requirements.txt - Dependencias necesarias") 
+print("✅ README.md - Documentación completa")
+print("\n" + "="*60)
+print("📋 PRÓXIMOS PASOS:")
+print("="*60)
+print("1. Crea un nuevo Space en https://huggingface.co/new-space")
+print("2. Selecciona 'Gradio' como SDK")
+print("3. Sube estos 3 archivos a tu Space")
+print("4. Ve a Settings → Repository secrets")
+print("5. Añade HF_TOKEN con tu token de Hugging Face")
+print("6. ¡El Space se construirá automáticamente!")
+print("="*60)