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@@ -36,12 +36,23 @@ pipeline = TextClassificationPipeline(tokenizer, distilbert_model, xgb_model)
 def predict_api(texts: List[str]) -> List[int]:
     # Hacer predicciones (usando el pipeline precargado)
     predictions = [pipeline(text)[0] for text in texts]
-
+   
     return predictions
 
+# Crear la interfaz de Gradio
+def main(text):
+    # Conversión de texto a lista (fuera de la función predict)
+    string_list = [text]
+    pred = predict_api(string_list)
+    if  pred[0] == 0:
+        return "Normal"
+    else:
+        return "Relacionado con suicidio"
+
+
 # Crear la interfaz (opcional)
 iface = gr.Interface(
-    fn=predict_api,
+    fn=main,
     inputs=gr.Textbox(lines=2, placeholder="Introduce un texto aquí..."),
     outputs="text",
     title="Clasificación de Texto (API)",