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-title: Resumen Automatico Es
+title: Resumen Automático Es
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 app_file: app.py
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 license: cc-by-nc-4.0
-short_description: resumen automatico es
+short_description: Resumen automático en español
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 Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference
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+# 📖 Resumen Automático en Español
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+## 📌 Objetivo
+Este proyecto tiene como objetivo desarrollar una aplicación interactiva en **Hugging Face Spaces** para la **generación automática de resúmenes en español**, utilizando el modelo preentrenado **mrm8488/bert2bert_shared-spanish-finetuned-summarization**.
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+## 🔧 Pasos Realizados
+### 1️⃣ Exploración del Modelo
+- Accedimos a [Hugging Face Models](https://huggingface.co/models) y buscamos modelos para **resumen en español**.
+- Seleccionamos el modelo **mrm8488/bert2bert_shared-spanish-finetuned-summarization**, especializado en generar resúmenes en español.
+- Revisamos la documentación del modelo.
+
+### 2️⃣ Configuración del Entorno y Creación del Space
+- Se creó una cuenta en Hugging Face.
+- Se generó un nuevo Space con **Gradio** como framework.
+- Se añadió el archivo `requirements.txt` con las dependencias necesarias:
+  ```
+  transformers
+  gradio
+  torch
+  ```
+
+### 3️⃣ Desarrollo de la Aplicación
+- Se cargó el modelo en `app.py` con el siguiente código:
+  ```python
+  from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM, pipeline
+  import gradio as gr
+  
+  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("mrm8488/bert2bert_shared-spanish-finetuned-summarization")
+  model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("mrm8488/bert2bert_shared-spanish-finetuned-summarization")
+  
+  resumidor = pipeline("summarization", model=model, tokenizer=tokenizer)
+  ```
+- Se creó la función para generar resúmenes.
+- Se diseñó una interfaz con **Gradio** para permitir la interacción del usuario.
+
+### 4️⃣ Despliegue y Pruebas
+- Se subieron los archivos `app.py` y `requirements.txt` al Space.
+- Se ejecutó la aplicación y se realizaron pruebas con textos en español.
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+## 🎯 Cómo Usar la Aplicación
+1. Accede al Space en Hugging Face (https://huggingface.co/spaces/iabd10/resumen-automatico-es).
+2. Introduce un texto largo en español en la caja de entrada.
+3. La aplicación generará un resumen automático utilizando el modelo preentrenado.
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+## 🗣️ Discusión
+El uso de **modelos preentrenados** en Hugging Face ofrece múltiples ventajas:
+- Permite generar resúmenes de forma rápida y eficiente sin necesidad de entrenamiento adicional.
+- Facilita el procesamiento de grandes volúmenes de texto de manera estructurada.
+- Su integración con **Gradio** simplifica la implementación de interfaces interactivas.
+
+Los **Spaces** de Hugging Face proporcionan una plataforma accesible para compartir modelos y aplicaciones interactivas sin necesidad de infraestructura propia. Algunas mejoras futuras incluyen:
+- Implementar opciones avanzadas de ajuste de resumen.
+- Permitir la generación de resúmenes en múltiples idiomas.
+- Integrar visualizaciones para comparar textos originales y resumidos.
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+¡Gracias por revisar este proyecto! 🚀