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+import gradio as gr
+from transformers import pipeline
+
+# Carga el pipeline de clasificación desde Hugging Face Hub
+def get_classifier():
+    return pipeline(
+        task="text-classification", 
+        model="alramil/Practica7",  # tu modelo alojado
+        device=0  # usa GPU si está disponible en el Space
+    )
+
+classifier = get_classifier()
+
+def clasificar(texto):
+    result = classifier(texto)[0]
+    etiqueta = result['label']
+    puntuacion = result['score']
+    # Ajusta el formato según tus etiquetas (por ejemplo, 'LABEL_0' vs. 'Peligroso')
+    etiqueta_legible = 'Peligroso' if etiqueta in ['LABEL_0', '0'] else 'Seguro'
+    return f"{etiqueta_legible} ({puntuacion:.2%} de confianza)"
+
+# Interfaz Gradio
+demo = gr.Interface(
+    fn=clasificar,
+    inputs=gr.Textbox(lines=3, placeholder="Escribe aquí tu texto"),
+    outputs="text",
+    title="Clasificador de Texto Peligroso",
+    description="Detecta si un mensaje es seguro o peligroso usando tu modelo Practica7 alojado en Hugging Face Hub."
+)
+
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch()