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+import gradio as gr
+import requests
+import os  # Importiere das os-Modul, um Secrets zu verwenden
+
+# Hugging Face API Key wird aus den Hugging Face Secrets geladen
+HF_API_KEY = os.getenv("IBMGraniteTextSummary")  
+
+# IBM Granite 3B Modell
+MODEL_NAME = "ibm/granite-3b-instruct"
+
+# Funktion zur Textzusammenfassung
+def summarize_text(text):
+    if not HF_API_KEY:
+        return "Fehler: Kein API-Key gefunden. Bitte überprüfe die Hugging Face Secrets."
+    
+    url = f"https://api-inference.huggingface.co/models/{MODEL_NAME}"
+    headers = {"Authorization": f"Bearer {HF_API_KEY}"}
+    payload = {"inputs": text}
+
+    response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
+    
+    if response.status_code == 200:
+        result = response.json()
+        return result[0]["generated_text"] if result else "Keine Antwort erhalten."
+    else:
+        return f"Fehler: {response.status_code} - {response.text}"
+
+# Gradio UI
+iface = gr.Interface(
+    fn=summarize_text,
+    inputs=gr.Textbox(label="Gib deinen Text ein", lines=5),
+    outputs=gr.Textbox(label="Zusammenfassung"),
+    title="IBM Granite Text Summarizer",
+    description="Dieses Tool nutzt IBM Granite-3B, um Texte zusammenzufassen. Gib einen langen Text ein, und Granite erstellt eine kurze Zusammenfassung!"
+)
+
+# App starten
+if __name__ == "__main__":
+    iface.launch()