Update project documentation and dependencies to English, modify HuggingFace model initialization

README.md

@@ -11,83 +11,83 @@ short_description: Backend of SmolLM2 chat
 
 # SmolLM2 Backend
 
-Este proyecto implementa una API con FastAPI que utiliza LangChain y LangGraph para generar texto con el modelo Qwen2.5-72B-Instruct de HuggingFace.
+This project implements a FastAPI API that uses LangChain and LangGraph to generate text with the Qwen2.5-72B-Instruct model from HuggingFace.
 
-## Configuración
+## Configuration
 
-### En HuggingFace Spaces
+### In HuggingFace Spaces
 
-Este proyecto está diseñado para ejecutarse en HuggingFace Spaces. Para configurarlo:
+This project is designed to run in HuggingFace Spaces. To configure it:
 
-1. Crea un nuevo Space en HuggingFace con SDK Docker
-2. Configura la variable de entorno `HUGGINGFACE_TOKEN` o `HF_TOKEN` en la configuración del Space:
-   - Ve a la pestaña "Settings" de tu Space
-   - Desplázate hasta la sección "Repository secrets"
-   - Agrega una nueva variable con el nombre `HUGGINGFACE_TOKEN` y tu token como valor
-   - Guarda los cambios
+1. Create a new Space in HuggingFace with SDK Docker
+2. Configure the `HUGGINGFACE_TOKEN` or `HF_TOKEN` environment variable in the Space configuration:
+   - Go to the "Settings" tab of your Space
+   - Scroll down to the "Repository secrets" section
+   - Add a new variable with the name `HUGGINGFACE_TOKEN` and your token as the value
+   - Save the changes
 
-### Desarrollo local
+### Local development
 
-Para desarrollo local:
+For local development:
 
-1. Clona este repositorio
-2. Crea un archivo `.env` en la raíz del proyecto con tu token de HuggingFace:
+1. Clone this repository
+2. Create a `.env` file in the project root with your HuggingFace token:
    ```
-   HUGGINGFACE_TOKEN=tu_token_aqui
+   HUGGINGFACE_TOKEN=your_token_here
    ```
-3. Instala las dependencias:
+3. Install the dependencies:
    ```
    pip install -r requirements.txt
    ```
 
-## Ejecución local
+## Local execution
 
 ```bash
 uvicorn app:app --reload
 ```
 
-La API estará disponible en `http://localhost:8000`.
+The API will be available at `http://localhost:8000`.
 
 ## Endpoints
 
-### GET /
+### GET `/`
 
-Endpoint de bienvenida que devuelve un mensaje de saludo.
+Welcome endpoint that returns a greeting message.
 
-### POST /generate
+### POST `/generate`
 
-Endpoint para generar texto usando el modelo de lenguaje.
+Endpoint to generate text using the language model.
 
-**Parámetros de la solicitud:**
+**Request parameters:**
 ```json
 {
-  "query": "Tu pregunta aquí",
-  "thread_id": "identificador_opcional_del_hilo"
+  "query": "Your question here",
+  "thread_id": "optional_thread_identifier"
 }
 ```
 
-**Respuesta:**
+**Response:**
 ```json
 {
-  "generated_text": "Texto generado por el modelo",
-  "thread_id": "identificador_del_hilo"
+  "generated_text": "Generated text by the model",
+  "thread_id": "thread identifier"
 }
 ```
 
 ## Docker
 
-Para ejecutar la aplicación en un contenedor Docker:
+To run the application in a Docker container:
 
 ```bash
-# Construir la imagen
+# Build the image
 docker build -t smollm2-backend .
 
-# Ejecutar el contenedor
+# Run the container
 docker run -p 8000:8000 --env-file .env smollm2-backend
 ```
 
-## Documentación de la API
+## API documentation
 
-La documentación interactiva de la API está disponible en:
+The interactive API documentation is available at:
 - Swagger UI: `http://localhost:8000/docs`
 - ReDoc: `http://localhost:8000/redoc`

app.py

@@ -21,7 +21,7 @@ if not HUGGINGFACE_TOKEN:
 
 # Inicializar el modelo
 model = HuggingFaceEndpoint(
-    model="Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct",
+    repo_id="Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct",
     huggingfacehub_api_token=HUGGINGFACE_TOKEN,
     max_new_tokens=64,
     temperature=0.5,

requirements.txt

@@ -1,10 +1,11 @@
-fastapi==0.99.1
+fastapi
 uvicorn
 requests
 pydantic>=2.0.0
 langchain
 langchain-huggingface
-langgraph
+langchain-core
+langgraph > 0.2.27
 python-dotenv
 clarifai
 Pillow