Update app.py

app.py

@@ -3,25 +3,24 @@ from transformers import pipeline
 import torch
 import os
 
-# Ottieni il token dalle secrets dello Space
 hf_token = os.environ.get("HF_TOKEN")
 
-# Carica il modello TxGemma-2B (il più leggero)
-print("Caricamento modello TxGemma...")
+# Load model TxGemma-2B
+print("Load model TxGemma...")
 pipe = pipeline(
     "text-generation",
     model="google/txgemma-2b-predict",
-    device="cpu",  # CPU per tier gratuito
+    device="cpu",
     torch_dtype=torch.float32,
-    token=hf_token  # Passa il token per l'autenticazione
+    token=hf_token 
 )
 
 def process_prompt(user_input):
     """
-    Processa il prompt dell'utente con TxGemma
+    Processing
     """
     try:
-        # Genera la risposta
+        # Generate response
         outputs = pipe(
             user_input, 
             max_new_tokens=256,
@@ -33,7 +32,7 @@ def process_prompt(user_input):
     except Exception as e:
         return f"Errore durante l'elaborazione: {str(e)}"
 
-# Crea l'interfaccia Gradio
+# Create Interface
 demo = gr.Interface(
     fn=process_prompt,
     inputs=gr.Textbox(
@@ -54,6 +53,14 @@ demo = gr.Interface(
     theme="soft"
 )
 
-# Lancia l'app
+# Launch app
 if __name__ == "__main__":
     demo.launch()
+
+# After load of the model
+model_info = f"""
+**Model load:** {pipe.model.config._name_or_path}  
+**Type:** {pipe.model.config.model_type}  
+**Parameters:** {pipe.model.num_parameters() / 1e9:.2f}B  
+**Spec:** Therapeutic Development (TDC)
+"""