Update app.py

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@@ -18,17 +18,24 @@ summarizer = pipeline("summarization", model=model, tokenizer=tokenizer)
 
 # Función para realizar el resumen y la traducción
 def texto_sum(text):
-    # Ajustar el parámetro de longitud para resumir todo el texto de entrada
-    summary = summarizer(text, max_length=300, min_length=30, do_sample=False)[0]['summary_text']
-    # Realizar la traducción del resumen utilizando la API de Hugging Face
-    response = requests.post(API_URL, headers=headers, json={"inputs": summary})
+    # Dividir el texto en partes si es demasiado largo para el modelo de resumen
+    max_input_length = 512
+    text_chunks = [text[i:i+max_input_length] for i in range(0, len(text), max_input_length)]
+    
+    # Resumir cada parte y unir los resúmenes
+    summaries = [summarizer(chunk, max_length=100, min_length=30, do_sample=False)[0]['summary_text'] for chunk in text_chunks]
+    full_summary = " ".join(summaries)
+    
+    # Realizar la traducción del resumen completo utilizando la API de Hugging Face
+    response = requests.post(API_URL, headers=headers, json={"inputs": full_summary})
     translation = response.json()
+    
     # Verificar si hay errores en la respuesta de la traducción
     if 'error' in translation:
         return f"Error en la traducción: {translation['error']}"
     
     return translation[0]['translation_text']
-    
+
 # Interfaz de Gradio
 demo = gr.Interface(
     fn=texto_sum,
@@ -37,4 +44,3 @@ demo = gr.Interface(
 )
 # Lanzar la interfaz
 demo.launch()
-