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-import streamlit as st
-from transformers import pipeline
-
-# Título de la app
-st.title("Generador de Texto Séptima 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=20,          # Generación más corta
-                temperature=0.2,        # Baja creatividad
-                top_p=0.7,              # Sampling basado en probabilidad acumulativa
-                top_k=20,               # Limitar a las 50 palabras más probables
-                repetition_penalty=1.5, # Penalizar repeticiones
-                num_return_sequences=1,
-                eos_token_id=50256      # Detener en fin de frase
-                do_sample=False         # Genración determinista
-            )
-            response = result[0]["generated_text"]
-        st.subheader("Texto Generado:")
-        st.write(response)