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 import gradio as gr
 from setfit import SetFitModel
 
+def cortar_en_bloques(texto, longitud_bloque):
+    palabras = texto.split()
+    bloques = []
+    bloque_actual = []
+
+    for palabra in palabras:
+        bloque_actual.append(palabra)
+
+        if len(bloque_actual) == longitud_bloque:
+            bloques.append(" ".join(bloque_actual))
+            bloque_actual = []
+
+    # Si queda un bloque parcial al final, agregarlo
+    if bloque_actual:
+        bloques.append(" ".join(bloque_actual))
+
+    return bloques
+
 # Cargar el modelo
 model = SetFitModel.from_pretrained("desarrolloasesoreslocales/SetFitPruebaRecorte")
 
@@ -8,10 +26,16 @@ model = SetFitModel.from_pretrained("desarrolloasesoreslocales/SetFitPruebaRecor
 
 # Definir la función de predicción
 def predict(payload):
-    results = model.predict_proba([payload])[0]
-    
+    recorte = ""
+
+    for chunk in cortar_en_bloques(payload, 100):
+      if model.predict([chunk]).item() == 1:
+        recorte_general += chunk
+          
+    # results = model.predict_proba([payload])[0]
     # return "\n".join([f"Label: {id2label[i]},      Score: {round(result.item()*100, 2)} %" for i, result in enumerate(results)])
-    return results
+    
+    return recorte
 
 # Crear una interfaz Gradio
 iface = gr.Interface(