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 import gradio as gr
 from transformers import pipeline
 
+# Crear el pipeline una vez al inicio para evitar cargas repetitivas
+pipe = pipeline("translation", model="Helsinki-NLP/opus-mt-es-en")
+
 def traductor(text):
-    pipe = pipeline("translation", model="Helsinki-NLP/opus-mt-es-en")
-    return pipe(text)[0]['translation_text']
+    try:
+        # Realizar la traducción usando el pipeline precargado
+        result = pipe(text)
+        return result[0]['translation_text']
+    except Exception as e:
+        # Devolver un mensaje de error en caso de que algo falle
+        return f"Error: {str(e)}"
 
+# Configuración de la interfaz de Gradio
 demo = gr.Interface(traductor, inputs="text", outputs="text")
 demo.launch()