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 import gradio as gr
 from transformers import pipeline
 
-# Cargar el pipeline de resumen
 summarizer = pipeline("summarization")
 
 def summarize_text(text):
     summary = summarizer(text, max_length=130, min_length=30, do_sample=False)
     return summary[0]['summary_text']
 
-# Crear la interfaz con Gradio
-iface = gr.Interface(
-    fn=summarize_text,
-    inputs=gr.Textbox(lines=10, placeholder="Introduce el texto aquí..."),
-    outputs=gr.Textbox(label="Resumen"),
-    title="Generador de Resúmenes",
-    description="Introduce un texto y obtendrás un resumen generado automáticamente.",
-    allow_flagging="never"
-)
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown("""
+    Esta aplicación genera resúmenes automáticos de textos largos utilizando inteligencia artificial. 
+    Solo introduce un texto y el modelo producirá un resumen conciso y claro.
+    """)
+
+    gr.Interface(
+        fn=summarize_text,
+        inputs=gr.Textbox(lines=10, placeholder="Introduce el texto aquí..."),
+        outputs=gr.Textbox(label="Resumen"),
+        allow_flagging="never"
+    )
+
+    gr.Markdown("""
+    ---
+    Demostración de generación de resúmenes usando un modelo de aprendizaje automático.
+    
+    Desarrollado con ❤️ por [@srjosueaaron](https://www.instagram.com/srjosueaaron/).
+    """)
 
-# Ejecutar la interfaz
 def main():
-    iface.launch()
+    demo.launch()
 
 if __name__ == "__main__":
-    main()
+    main()