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import gradio as gr
from transformers import pipeline

# Inicialización del pipeline con el modelo específico para simplificación de mensajes en español en español
clasificador = pipeline(
    task="text2text-generation",
    model="CLARA-MeD/mt5-simplification-spanish",
    tokenizer="CLARA-MeD/mt5-simplification-spanish"
)

def convertir_texto(texto):
    resultado = clasificador(
        texto,
        max_length=1000)
    print(resultado)  # Para depuración
    return resultado[0]["generated_text"]

demo = gr.Interface(
    fn=convertir_texto,
    inputs=gr.Textbox(lines=10, label="Texto a simplificar"),
    outputs=gr.Textbox(lines=10, label="Texto simplificado"),
    title="Simplificación de textos médicos con mT5",
    description="Introduce texto en español y obtén una versión simplificada.",
    article="Este modelo está entrenado para simplificar textos medicos.",
    submit_btn="Comprobar",
    fill_width=True
)
demo.launch(
    theme= gr.themes.Glass()
)