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@@ -12,7 +12,38 @@ model_options = [
 ]
 # Seleccionar el modelo del pipeline
 selected_model = st.selectbox("Selecciona un modelo", model_options)
+#funcion eleccion del modelo
+def load_pipeline(model_name):
+    return pipeline("zero-shot-classification", model=model_name, device=0)
 
+#asignacion del modelo a usar
+classifier = load_pipeline(selected_model)
+
+# Entrada de texto para la oración
+nombre = st.text_input("Ingrese un nombre a clasificar:")
+
+candidate_labels = st.text_area(
+    "Ingresa las categorías separadas por comas:",
+    placeholder="Ejemplo: biology, movies, technology"
+)
+
+# Botón para clasificar
+if st.button("Clasificar"):
+    if sentence and candidate_labels:
+        # Procesar las categorías ingresadas por el usuario
+        labels = [label.strip() for label in candidate_labels.split(",")]
+
+        # Obtener las predicciones
+        result = classifier(sentence, candidate_labels=labels)
+
+        # Mostrar los resultados
+        st.subheader("Resultados de Clasificación")
+        for label, score in zip(result["labels"], result["scores"]):
+            st.write(f"**{label}**: {score:.2f}")
+    else:
+        st.warning("Por favor, ingresa una oración y categorías válidas.")
+
+        
 #Clasificador =  pipeline('sentiment-analysis', model = Nombre_modelo,device='cuda')
 #Res=Cla("sundays are good day for relaxing")
 #print(Res)