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 import gradio as gr
-import torch
-from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+import os
+from huggingface_hub import InferenceClient
 
-# 🔹 Modelo seleccionado
-MODEL_NAME = "EleutherAI/gpt-neo-2.7B"
+# 🔑 Cargar API Key desde las variables de entorno
+HF_API_KEY = os.getenv("HF_API_KEY")
 
-# 🔹 Cargar modelo y tokenizador con soporte para `accelerate`
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)
-model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
-    MODEL_NAME, 
-    torch_dtype=torch.float16, 
-    device_map="auto"
-)
-
-# 🔒 Clave secreta para evitar uso no autorizado
-SECRET_KEY = "MI_CLAVE_SUPER_SECRETA"
-
-# 🔹 Función para reformular frases
-def reformular_texto(frase, clave):
-    if clave != SECRET_KEY:
-        return "🔴 Acceso denegado."
-
-    prompt = f"Reescribe esta frase con mejor gramática en español: {frase}"
-    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True).to(model.device)
+# 🌐 Cliente de la API
+client = InferenceClient(model="bigscience/bloomz-560m", token=HF_API_KEY)
 
-    with torch.no_grad():
-        outputs = model.generate(inputs.input_ids, max_length=50, temperature=0.7, top_k=50)
-    
-    return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
+# 🎯 Función de reformulación
+def reformular_texto(frase):
+    prompt = f"Reescribe esta frase en español con buena gramática: {frase}"
+    respuesta = client.text_generation(prompt, max_new_tokens=50)
+    return respuesta.strip()
 
-# 🔹 Interfaz con Gradio
+# 🚀 Interfaz en Hugging Face Space
 iface = gr.Interface(
     fn=reformular_texto,
-    inputs=[gr.Textbox(label="Texto a reformular"), gr.Textbox(label="Clave de acceso", type="password")],
+    inputs="text",
     outputs="text",
-    title="Reformulador de Texto en Español",
-    description="Este modelo reformula frases en español con mejor gramática."
+    title="Prueba de Reformulación en HF",
+    description="Convierte frases primitivas a frases bien estructuradas."
 )
 
 if __name__ == "__main__":