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@@ -35,58 +35,58 @@ def log_demo_usage(text, num_entities):
 
 
 # Define the main demo interface
-with gr.Blocks() as demo:
+
+
+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)
+    """)
+    
     with gr.Row():
-        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."]
-            ]
+        email_input = gr.Textbox(
+            label="Get the French Healthcare NER Dataset",
+            placeholder="Enter your business email"
         )
-
-    # 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")
+        submit_btn = gr.Button("Access Dataset")
 
 # Launch the Gradio demo
 if __name__ == "__main__":