Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,32 @@
+from transformers import pipeline
+from flask import Flask, request
+
+# Especifica el modelo español
+model_name = "flax-community/gpt-2-spanish"
+
+# Inicializa el pipeline. device=-1 usa la CPU por defecto, que es lo más común en contenedores.
+# Si tienes GPU y Docker configurado para usarla (con nvidia-docker), puedes cambiar a device=0.
+generator = pipeline('text-generation', model=model_name, device=-1)
+
+def gpt(texto):
+    generated_text = generator(texto, do_sample=True, pad_token_id=50256, max_length=30)[0]["generated_text"]
+    return generated_text
+
+# Crear una instancia de la aplicación Flask
+app = Flask(__name__)
+
+# Ruta de inicio (GET)
+@app.route('/', methods=['GET'])
+def inicio():
+    return "Golemet API Flask"
+
+@app.route('/golemet')
+def procesar_cadena():
+    texto_recibido = request.args.get('cadena', '???')
+    texto_generado = gpt(texto_recibido)
+    return f"☞ {texto_generado}"
+
+# Ejecutar la aplicación
+if __name__ == '__main__':
+    # Se ejecuta en 0.0.0.0 para ser accesible fuera del localhost del contenedor
+    app.run(host='0.0.0.0', port=6666)