Update app.py

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@@ -11,8 +11,7 @@ pipe = TextClassificationPipeline(model=model, tokenizer=tokenizer, add_special_
 def classify_message(ues_detallada, medio_de_comunicacion, asunto_o_copy):
     combined = f"{ues_detallada.upper()} por {medio_de_comunicacion}. {asunto_o_copy}"
     prediction = pipe(combined)
-    randoma = random.uniform(0, 0.4)
-    return {"Comercial" if prediction[0]['label'] == 'LABEL_0' else "Informativo": float(prediction[0]['score']-randoma), "Informativo" if prediction[0]['label'] == 'LABEL_0' else "Comercial": float(1-prediction[0]['score']+randoma)}
+    return "Comercial" if prediction[0]['label'] == 'LABEL_0' else "Informativo"
 
 # Crear la interfaz de Gradio
 iface = gr.Interface(
@@ -27,6 +26,6 @@ iface = gr.Interface(
     description="Describe la unidad de negocio, el canal de comunicación y el copy de la campaña para clasificar si es comercial o informativo."
 )
 import os
-Colsubsidio = os.getenv("Colsubsidio")
+Colsubsidio = os.getenv("colsubsidio")
 # Lanzar la interfaz
-iface.launch(share = True, auth=("colsubsidio", Colsubsidio))
+iface.launch(share = True, auth=("colsubsidio", colsubsidio))