Upload app.py

app.py

@@ -1,11 +1,12 @@
 import gradio as gr
 import numpy as np
 from bark import SAMPLE_RATE, generate_audio
-from transformers import pipeline
+from transformers import pipeline, set_seed
 import time
 import torch
 
-generate_story_pipe = pipeline("text-generation", model="Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct")
+generate_story_pipe = pipeline("text-generation", model="openai-community/gpt2")
+set_seed(42)
 
 # Para medir el rendimiento de los métodos, voy a crear este decorador, que simplemente imprime en nuestra terminal el tiempo de ejecucion de los metodos que tengan los modelos y los usen, de esta manera podremos estudiar el tiempo que este cada modelo activo
 def measure_performance(func):