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app.py

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 import gradio as gr
-from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM, pipeline
+from transformers import pipeline
 
-# Cargar el tokenizador y el modelo correctamente
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("projecte-aina/aina-translator-es-ast")
-model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("projecte-aina/aina-translator-es-ast")
+# Cargar el modelo
+model = pipeline("translation", model="projecte-aina/aina-translator-es-ast")
 
-# Crear el pipeline de traducción
-translator = pipeline("translation", model=model, tokenizer=tokenizer)
+# Función para traducir
+def translate(text):
+    return model(text)[0]['translation_text']
 
-# Función de chatbot que traduce automáticamente
-def chatbot_response(message, chat_history):
-    translation = translator(message, max_length=200)[0]['translation_text']
-    chat_history.append((message, translation))
-    return "", chat_history
+# Crear la interfaz de Gradio
+interface = gr.Interface(
+    fn=translate, 
+    inputs=gr.Textbox(label="Texto en español"), 
+    outputs=gr.Textbox(label="Traducción al asturiano")
+)
 
-# Crear interfaz en Gradio
-with gr.Blocks() as demo:
-    gr.Markdown("# 🤖 Chatbot Traductor Español → Asturiano")
-    
-    chatbot = gr.Chatbot()
-    msg = gr.Textbox(label="Escribe tu mensaje en Español...")
-    send_btn = gr.Button("Enviar")
-
-    # Configuración del botón de envío
-    send_btn.click(fn=chatbot_response, inputs=[msg, chatbot], outputs=[msg, chatbot])
-
-# Lanzar la aplicación
-demo.launch()
+# Lanzar la interfaz
+interface.launch(debug=True, share=True)

requirements.txt

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-huggingface_hub==0.25.2
 transformers
-torch
 gradio
+torch
+torchvision
+torchaudio
+sentencepiece