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-import gradio as gr
+import os
 from transformers import pipeline
+from huggingface_hub import HfApi
 
-# Cargar el modelo pre-entrenado
-gender_classifier = pipeline('text-classification', model='Dannel/Gender_Classifier')
+# Obtén la clave de acceso de la variable de entorno
+access_token = os.environ.get("HUGGING_FACE_ACCESS_TOKEN")
 
-def infer_gender(name):
-    """
-    Infiere el género de una persona a partir de su nombre.
-    
-    Args:
-        name (str): El nombre de la persona.
-        
-    Returns:
-        str: El género predicho ('Male' o 'Female').
-    """
-    # Hacer la predicción utilizando el modelo cargado
-    prediction = gender_classifier([name])[0]
-    
-    return prediction['label']
+# Crear una instancia de HfApi
+api = HfApi(endpoint="https://huggingface.co")
 
-# Crear la interfaz de Gradio
-demo = gr.Interface(
-    fn=infer_gender,
-    inputs=gr.Textbox(label="Nombre"),
-    outputs=gr.Label(label="Género predicho"),
-    title="Clasificador de Género",
-    description="Ingresa un nombre para predecir su género."
-)
+# Cargar el modelo pre-entrenado con autenticación
+gender_classifier = pipeline('text-classification', model='Dannel/Gender_Classifier', use_auth_token=access_token)
 
-# Ejecutar la aplicación
-demo.launch(share=True)
+# Resto del código...