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+import streamlit as st
+from transformers import pipeline
+
+# Título de la app
+st.title("Generador de Texto Quinta Optimization")
+
+# Cargar modelo en español optimizado
+@st.cache_resource
+def load_model():
+    return pipeline("text-generation", model="datificate/gpt2-small-spanish")
+
+generator = load_model()
+
+# Entrada del usuario
+st.subheader("Entrada")
+prompt = st.text_area("Escribe un texto para que el modelo continúe (en español):")
+
+# Generar respuesta
+if st.button("Generar Texto"):
+    if not prompt.strip():
+        st.warning("Por favor, ingresa un texto válido.")
+    else:
+        with st.spinner("Generando texto..."):
+            result = generator(
+                prompt,
+                max_length=30,          # Generación más corta
+                temperature=0.2,        # Baja creatividad
+                top_p=0.8,              # Sampling basado en probabilidad acumulativa
+                top_k=50,               # Limitar a las 50 palabras más probables
+                repetition_penalty=1.3, # Penalizar repeticiones
+                num_return_sequences=1,
+                eos_token_id=50256      # Detener en fin de frase
+            )
+            response = result[0]["generated_text"]
+        st.subheader("Texto Generado:")
+        st.write(response)