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 import gradio as gr
-from llama_cpp import Llama
+from transformers import pipeline
 
-# Carga el modelo Phi-4 desde Hugging Face
-llm = Llama.from_pretrained(
-    repo_id="unsloth/phi-4-GGUF",
-    filename="phi-4-F16.gguf",
-)
+# Carga un modelo un poco más potente pero rápido
+model = pipeline("text-generation", model="facebook/opt-350m")
 
 # Define una función para procesar las solicitudes
 def process_prompt(prompt):
-    """
-    Procesa el prompt usando el modelo Phi-4.
-    """
-    try:
-        # Genera una respuesta usando el modelo Phi-4
-        response = llm.create_chat_completion(
-            messages=[
-                {
-                    "role": "user",
-                    "content": prompt
-                }
-            ]
-        )
-        # Extrae y devuelve el texto generado
-        return response["choices"][0]["message"]["content"]
-    except Exception as e:
-        return f"Error al procesar el prompt: {e}"
+    response = model(prompt, max_length=100, num_return_sequences=1, do_sample=True)
+    return response[0]["generated_text"]
 
 # Configura la interfaz de API con Gradio
 interface = gr.Interface(
     fn=process_prompt, 
     inputs="text", 
     outputs="text",
-    title="Hugging Face Space API - Phi-4",
-    description="Modelo ligero basado en Phi-4 para probar vulnerabilidades con RedTeamer.",
+    title="Hugging Face Space API - OPT-350M",
+    description="Modelo ligero y rápido basado en OPT-350M para probar vulnerabilidades con RedTeamer.",
 )
 
 # Ejecuta la app
 if __name__ == "__main__":
     interface.launch(share=True)
-