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 import gradio as gr
 from transformers import pipeline
 
-# Carica il modello di Hugging Face (ad esempio GPT-2)
-generator = pipeline('text-generation', model='gpt2')  # Usa un modello che sia disponibile gratuitamente
+# Usa un modello più piccolo e veloce, come distilgpt2
+generator = pipeline('text-generation', model='distilgpt2')
 
-# Funzione che genera il codice C
+# Funzione per generare il codice C
 def genera_codice(input_text):
-    # Chiamata al modello di Hugging Face per generare il codice
-    result = generator(input_text, max_length=150, num_return_sequences=1)
+    # Genera il codice in base alla descrizione data
+    result = generator(input_text, max_length=100, num_return_sequences=1)
     codice_generato = result[0]['generated_text']
     return codice_generato
 
-# Crea l'interfaccia utente con Gradio
-iface = gr.Interface(fn=genera_codice, 
-                     inputs="text",  # Tipo di input (campo di testo)
-                     outputs="text",  # Tipo di output (campo di testo)
-                     live=False,  # Imposta a False per far apparire il tasto "Submit"
-                     title="Generatore di Codice C", 
-                     description="Descrivi il programma in C che vuoi generare.")
+# Crea l'interfaccia utente
+iface = gr.Interface(fn=genera_codice,
+                     inputs="text",  # Tipo di input: campo di testo
+                     outputs="text",  # Tipo di output: campo di testo
+                     live=False,  # Impostato a False per il tasto "Submit"
+                     title="Bakloul.AI",  # Titolo della pagina
+                     description="Inserisci una descrizione per generare il tuo codice in C")
 
-# Avvia l'app
+# Avvia l'interfaccia
 iface.launch()