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 import gradio as gr
+from transformers import pipeline
 
-gr.Interface.load("models/desarrolloasesoreslocales/SetFit").launch()
+# Cargar el modelo
+model = pipeline('text-classification', model='desarrolloasesoreslocales/SetFit', tokenizer='desarrolloasesoreslocales/SetFit')
+
+# Mapear las etiquetas
+id2label = {0: "World", 1: "Sports", 2: "Business", 3: "Sci/Tech"}
+
+# Definir la función de predicción
+def predict(text):
+    result = model(text)[0]
+    label = id2label[result['label']]
+    score = result['score']
+    return f'Clase: {label}, Puntuación: {score:.4f}'
+
+# Crear una interfaz Gradio
+iface = gr.Interface(
+    fn=predict, 
+    inputs=gr.inputs.Textboxboxboxboxboxbox(), 
+    outputs=gr.outputs.Textboxboxboxboxboxbox(), 
+    live=True,
+    layout='vertical',
+    title="Clasificador de Texto"
+)
+
+# Iniciar la interfaz Gradio
+iface.launch()