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+import gradio as gr
+from transformers import pipeline, T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration
 import requests
-import os
 
-# Configurar el token de Hugging Face como variable de entorno
-token = os.getenv("HF_TOKEN")
+# Configura tu token de Hugging Face directamente aquí
+token = "tu_nuevo_token_aqui"  # Reemplaza "tu_nuevo_token_aqui" con tu token de Hugging Face real
 if not token:
-    raise ValueError("El token HF_TOKEN no se encontró en las variables de entorno. Asegúrate de configurarlo correctamente.")
+    raise ValueError("El token no se configuró. Asegúrate de ingresarlo correctamente.")
 
-# Configuración de headers para la API de traducción
+# Configuración de los headers para la API con el token
 API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/Helsinki-NLP/opus-mt-en-es"
 headers = {"Authorization": f"Bearer {token}"}
 
-# Prueba de traducción para verificar el token
-def test_translation_api():
-    test_response = requests.post(API_URL, headers=headers, json={"inputs": "Hello, how are you?"})
-    response_data = test_response.json()
+# Cargar el modelo y el tokenizador de resumen
+tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("sumedh/t5-base-amazonreviews", clean_up_tokenization_spaces=True)
+model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("sumedh/t5-base-amazonreviews")
+summarizer = pipeline("summarization", model=model, tokenizer=tokenizer)
+
+# Función para realizar el resumen y la traducción
+def texto_sum(text):
+    # Resumir el texto de entrada
+    summary = summarizer(text, 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})
+    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']}"
     
-    # Comprobar si hay errores en la respuesta
-    if 'error' in response_data:
-        raise ValueError(f"Error en la API de traducción: {response_data['error']}")
-    print("Token válido y API accesible. Respuesta de prueba:", response_data)
+    return translation[0]['translation_text']
 
-# Ejecutar la prueba de token
-test_translation_api()
+# Interfaz de Gradio
+demo = gr.Interface(
+    fn=texto_sum,
+    inputs=gr.Textbox(label="Texto a introducir:", pla