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-from transformers import pipeline
 import gradio as gr
+from transformers import pipeline
 
-summarizer = pipeline("summarization", model="mrm8488/t5-small-spanish-summarization")
+# Cargar el pipeline de resumen
+summarizer = pipeline("summarization")
 
-def generate_summary(text):
-    summary = summarizer(text, max_length=100, min_length=30, do_sample=False)
+def summarize_text(text):
+    summary = summarizer(text, max_length=130, min_length=30, do_sample=False)
     return summary[0]['summary_text']
 
-with gr.Blocks() as demo:
-    gr.Markdown("""
-    # Resumen de Texto en Español
-    Esta aplicación permite generar resúmenes breves de textos largos en español. 
-    Solo necesitas introducir el texto y el modelo generará un resumen conciso.
-    """)
-
-    gr.Interface(
-        fn=generate_summary,
-        inputs=gr.Textbox(label="Introduce el texto largo", placeholder="Escribe o pega un texto aquí..."),
-        outputs=gr.Textbox(label="Resumen"),
-    )
+# Crear la interfaz con Gradio
+iface = gr.Interface(
+    fn=summarize_text,
+    inputs=gr.Textbox(lines=10, placeholder="Introduce el texto aquí..."),
+    outputs=gr.Textbox(label="Resumen"),
+    title="Generador de Resúmenes",
+    description="Introduce un texto y obtendrás un resumen generado automáticamente.",
+    allow_flagging="never"
+)
 
-    gr.Markdown("""
-    ---
-    Demostración de resumen de texto usando el modelo [josmunpen/mt5-small-spanish-summarization](https://huggingface.co/josmunpen/mt5-small-spanish-summarization).
-    
-    Desarrollado con ❤️ por [@srjosueaaron](https://www.instagram.com/srjosueaaron/).
-    """)
+# Ejecutar la interfaz
+def main():
+    iface.launch()
 
 if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()
+    main()