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+import gradio as gr
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
+
+# Cargar el modelo y el tokenizador
+model_name = "dagomem/modelo_tweets"
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
+model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
+
+# Función de predicción
+def predict_tags(text):
+    # Tokenizar el texto de entrada
+    encoded_input = tokenizer.encode_plus(
+        text,
+        padding="longest",
+        truncation=True,
+        return_tensors="pt"
+    )
+
+    # Realizar la predicción
+    output = model(**encoded_input)
+
+    # Obtener las etiquetas predichas
+    predicted_label = output.logits.argmax(dim=1)
+
+    return predicted_label.item()
+
+# Interfaz de usuario
+gr.Interface(
+    fn=predict_tags,
+    inputs=gr.inputs.Textbox(lines=3, label="Texto"),
+    outputs="text",
+    title="Etiquetado de Texto",
+    description="Ingrese un texto y el modelo preentrenado predecirá la etiqueta asociada.",
+    ).launch(share=False)