Update app.py

app.py

@@ -2,39 +2,8 @@ import os
 from transformers import pipeline
 from huggingface_hub import HfApi
 
-# Obtén la clave de acceso de la variable de entorno
+# Obtén tu clave de acceso de Hugging Face
 access_token = os.environ.get("HUGGING_FACE_ACCESS_TOKEN")
+print(HUGGING_FACE_ACCESS_TOKEN)
 
-# Crear una instancia de HfApi
-api = HfApi(endpoint="https://huggingface.co")
 
-# Cargar el modelo pre-entrenado con autenticación
-gender_classifier = pipeline('text-classification', model='Dannel/Gender_Classifier', use_auth_token=access_token)
-
-# Resto del código...
-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 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."
-)
-
-# Ejecutar la aplicación
-demo.launch(share=True)