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@@ -28,57 +28,65 @@ def log_demo_usage(text, num_entities):
     """Log demo usage for analytics."""
     print(f"Processed text: {text[:50]}... | Entities found: {num_entities}")
 
+
+
+
 # Define the Gradio interface
-demo = gr.Interface(
-    fn=process_text,
-    inputs=gr.Textbox(
-        label="Paste French medical text",
-        placeholder="Le patient présente une hypertension artérielle...",
-        lines=5
-    ),
-    outputs=gr.HighlightedText(),
-    #outputs=gr.HTML(label="Identified Medical Entities"),
-    title="French Healthcare NER Demo | As featured in 'NLP on OCI'",
-    description="""
-    🔬 Live demo of the French Healthcare NER model built in Chapter 6 of the book 'Natural Language Processing on Oracle Cloud Infrastructure: Building Transformer-Based NLP Solutions Using Oracle AI and Hugging Face Kindle Edition'
-    
-    📚 Follow along with the book to build this exact model step-by-step
-    🏥 Perfect for medical text analysis, clinical studies, and healthcare compliance
-    ⚡ Model Trained on Oracle Cloud Infrastructure (OCI)
-    
-    By [Hicham Assoudi] - AI Researcher (Ph.D.) • Oracle Consultant • Author 
-    """,
-    examples=[
-        ["Le medecin donne des antibiotiques en cas d'infections des voies respiratoires e.g. pneumonie."],
-        ["Dans le cas de l'asthme, le médecin peut recommander des corticoïdes pour réduire l'inflammation dans les poumons."],
-        ["Pour soulager les symptômes d'allergie, le médecin prescrit des antihistaminiques."],
-        ["Si le patient souffre de diabète de type 2, le médecin peut prescrire une insulinothérapie par exemple: Metformine 500mg."],
-        ["Après une blessure musculaire ou une maladies douloureuses des tendons comme une tendinopathie, le patient pourrait suivre une kinésithérapie ou une physiothérapie."],
-        ["En cas d'infection bactérienne, le médecin recommande une antibiothérapie."],
-        ["Antécédents: infarctus du myocarde en 2019. Allergie à la pénicilline."]
-    ]
-)
 
-# Add marketing elements
-with gr.Blocks() as marketing_elements:
-    gr.Markdown("""
-    ### 📖 Get the Complete Guide
-    
-    Learn how to build and deploy this exact model in 'Natural Language Processing on Oracle Cloud Infrastructure: Building Transformer-Based NLP Solutions Using Oracle AI and Hugging Face Kindle Edition'
-    - ✓ Step-by-step implementation
-    - ✓ Performance optimization
-    - ✓ Enterprise deployment patterns
-    - ✓ Complete source code
-    
-    [Get the Book](https://a.co/d/eg7my5G)
-    """)
-    
+
+# Define the main demo interface
+with gr.Blocks() as demo:
     with gr.Row():
-        email_input = gr.Textbox(
-            label="Get the French Healthcare NER Dataset",
-            placeholder="Enter your business email"
+        demo = gr.Interface(
+            fn=process_text,
+            inputs=gr.Textbox(
+                label="Paste French medical text",
+                placeholder="Le patient présente une hypertension artérielle...",
+                lines=5
+            ),
+            outputs=gr.HighlightedText(),
+            #outputs=gr.HTML(label="Identified Medical Entities"),
+            title="French Healthcare NER Demo | As featured in 'NLP on OCI'",
+            description="""
+            🔬 Live demo of the French Healthcare NER model built in Chapter 6 of the book 'Natural Language Processing on Oracle Cloud Infrastructure: Building Transformer-Based NLP Solutions Using Oracle AI and Hugging Face Kindle Edition'
+            
+            📚 Follow along with the book to build this exact model step-by-step
+            🏥 Perfect for medical text analysis, clinical studies, and healthcare compliance
+            ⚡ Model Trained on Oracle Cloud Infrastructure (OCI)
+            
+            By [Hicham Assoudi] - AI Researcher (Ph.D.) • Oracle Consultant • Author 
+            """,
+            examples=[
+                ["Le medecin donne des antibiotiques en cas d'infections des voies respiratoires e.g. pneumonie."],
+                ["Dans le cas de l'asthme, le médecin peut recommander des corticoïdes pour réduire l'inflammation dans les poumons."],
+                ["Pour soulager les symptômes d'allergie, le médecin prescrit des antihistaminiques."],
+                ["Si le patient souffre de diabète de type 2, le médecin peut prescrire une insulinothérapie par exemple: Metformine 500mg."],
+                ["Après une blessure musculaire ou une maladies douloureuses des tendons comme une tendinopathie, le patient pourrait suivre une kinésithérapie ou une physiothérapie."],
+                ["En cas d'infection bactérienne, le médecin recommande une antibiothérapie."],
+                ["Antécédents: infarctus du myocarde en 2019. Allergie à la pénicilline."]
+            ]
         )
-        submit_btn = gr.Button("Access Dataset")
+
+    # Add marketing elements
+    #with gr.Blocks() as marketing_elements:
+        gr.Markdown("""
+        ### 📖 Get the Complete Guide
+        
+        Learn how to build and deploy this exact model in 'Natural Language Processing on Oracle Cloud Infrastructure: Building Transformer-Based NLP Solutions Using Oracle AI and Hugging Face Kindle Edition'
+        - ✓ Step-by-step implementation
+        - ✓ Performance optimization
+        - ✓ Enterprise deployment patterns
+        - ✓ Complete source code
+        
+        [Get the Book](https://a.co/d/eg7my5G)
+        """)
+        
+        with gr.Row():
+            email_input = gr.Textbox(
+                label="Get the French Healthcare NER Dataset",
+                placeholder="Enter your business email"
+            )
+            submit_btn = gr.Button("Access Dataset")
 
 # Launch the Gradio demo
 if __name__ == "__main__":