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 import gradio as gr
 from transformers import pipeline
 
-model_id = "alramil/opus-mt-en-es-books"
-translator = pipeline("text2text-generation", model=model_id)
+# ID de tu modelo en Hugging Face (público)
+MODEL_ID = "alramil/opus-mt-en-es-books"
+
+# Creamos el pipeline de traducción
+translator = pipeline("text2text-generation", model=MODEL_ID)
 
 def translate_text(text):
-    result = translator(text, max_length=128, clean_up_tokenization_spaces=True)
+    result = translator(
+        text,
+        max_length=128,
+        clean_up_tokenization_spaces=True
+    )
     return result[0]["generated_text"]
 
-interface = gr.Interface(
+demo = gr.Interface(
     fn=translate_text,
     inputs=gr.Textbox(lines=5, label="Texto en inglés"),
     outputs=gr.Textbox(label="Traducción al español"),
-    title="Traductor Inglés-Español",
-    description="Introduce texto en inglés."
+    title="Traductor Inglés → Español",
+    description="Escribe o pega aquí tu texto en inglés y obtén la traducción."
 )
 
-interface.launch()
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch()