Update app.py

app.py

@@ -26,7 +26,6 @@ nltk.download('stopwords')
 
 app = FastAPI()
 
-Configurar dispositivo
 if torch.cuda.is_available():
     device = torch.device("cuda")
 else:
@@ -34,7 +33,6 @@ else:
 
 print("Dispositivo:", device)
 
-Cargar modelos con VLLM
 modelos = {
     "gpt2-medium": VLLM(model="gpt2-medium"),
     "qwen2.5-0.5b": VLLM(model="Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct"),
@@ -63,7 +61,6 @@ print("Creando instancias de caché...")
 for nombre, caché in tqdm(caches.items()):
     print(f"Caché para modelo {nombre} creada")
 
-Crear instancias de cadenas de modelo para cada modelo
 cadenas = {
     nombre: LLMChain(modelo, caché) for nombre, modelo, caché in zip(modelos.keys(), modelos.values(), caches.values())
 }
@@ -72,17 +69,14 @@ print("Creando instancias de cadenas de modelo...")
 for nombre, cadena in tqdm(cadenas.items()):
     print(f"Cadena de modelo {nombre} creada")
 
-Cargar modelo de resumen de texto
 summarizer = pipeline("summarization", device=device)
 
 print("Cargando modelo de resumen de texto...")
 
-Cargar modelo de vectorizador TF-IDF
 vectorizer = TfidfVectorizer()
 
 print("Cargando modelo de vectorizador TF-IDF...")
 
-Cargar modelo DALL-E
 dalle_encoder = DALLEncoder(model_id="dall-e-mini")
 dalle_decoder = DALLDecoder(model_id="dall-e-mini")
 
@@ -119,7 +113,6 @@ def liberar_recursos():
         
         time.sleep(60)
 
-Iniciar hilos
 threading.Thread(target=keep_alive, daemon=True).start()
 threading.Thread(target=liberar_recursos, daemon=True).start()