from transformers import AutoTokenizer
from transformers.adapters import AutoAdapterModel

# Cargar el modelo y tokenizer
model_name = "carlosdimare/clascon"  # Nombre del modelo ya entrenado en Hugging Face
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoAdapterModel.from_pretrained(model_name)

# Cargar el adapter preentrenado y activarlo
model.load_adapter(model_name, set_active=True)

# Función para generar respuestas
def generar_respuesta(prompt):
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(inputs["input_ids"], max_length=100, num_beams=5, no_repeat_ngram_size=2, early_stopping=True)
    return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

# Ejemplo de uso
prompt = "¿Qué es la conciencia de clase y por qué es importante?"
respuesta = generar_respuesta(prompt)
print(f"Pregunta: {prompt}\nRespuesta: {respuesta}")