Update app.py

app.py

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-# app.py — DeepSeek-OCR (GPU worker) + TxAgent-T1-Llama-3.1-8B (HF Inference conversational)
-# ------------------------------------------------------------------------------------------------
-# Flujo:
-#   1. OCR local con DeepSeek-OCR (CUDA solo dentro de @spaces.GPU).
-#   2. Chat médico remoto con TxAgent-T1-Llama-3.1-8B usando provider "featherless-ai"
-#      vía .chat.completions.create() (tarea conversational).
-#
-# Variables de entorno recomendadas (Settings → Secrets):
-#   HF_TOKEN=hf_xxx                 (OBLIGATORIO para usar inference)
-#   TX_MODEL_ID=mims-harvard/TxAgent-T1-Llama-3.1-8B
-#   GEN_MAX_NEW_TOKENS=512
-#   GEN_TEMPERATURE=0.2
-#   GEN_TOP_P=0.9
-#   OCR_REVISION=<commit opcional estable de DeepSeek-OCR>
-#   OCR_ATTN_IMPL=flash_attention_2   (o "eager" si no hay FlashAttention2)
-#
-# Nota importante:
-#   - NO tocamos CUDA en el proceso principal. Solo dentro de ocr_infer().
-#   - No usamos text_generation. El provider featherless-ai ofrece "conversational".
-#   - Evitamos el 404 del router hf-inference porque forzamos provider="featherless-ai".
+
 # ------------------------------------------------------------------------------------------------
 
 import os, tempfile, traceback
@@ -29,7 +10,7 @@ import spaces
 from huggingface_hub import InferenceClient
 
 # =========================
-# Configuración del Chat remoto (TxAgent)
+# Configuración del Chat remoto 
 # =========================
 TX_MODEL_ID = os.getenv("TX_MODEL_ID", "mims-harvard/TxAgent-T1-Llama-3.1-8B")
 HF_TOKEN    = os.getenv("HF_TOKEN")
@@ -269,7 +250,7 @@ with gr.Blocks(
         """
         # 📄 DeepSeek-OCR → 💬 Chat Clínico
         1. **Sube una imagen** y corre **OCR** (imagen anotada, Markdown y texto).
-        2. **Chatea** con **TxAgent**. El chat usa automáticamente el texto detectado por OCR
+        2. El chat usa automáticamente el texto detectado por OCR
            como contexto clínico.
         
         ⚠ Uso educativo. No reemplaza consejo médico profesional.