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 import streamlit as st
-from transformers import pipline
+from transformers import pipeline
 
+# Configuración de la aplicación de Streamlit
 st.title("Generación de Texto con Hugging Face")
 st.write("Introduce un texto para que el modelo lo complete:")
 
+# Entrada de texto del usuario
 user_input = st.text_area("Texto de entrada")
 
-text_generator = pipline("text-generation")
+# Cargar el modelo de generación de texto
+text_generator = pipeline("text-generation", model="flax-community/gpt-2-spanish")
 
+# Generar texto basado en la entrada del usuario
 if user_input:
     generated_text = text_generator(user_input, max_length=50, num_return_sequences=1)
-
-    st.write("Texto Generado:")
+    
+    # Mostrar el resultado de la generación de texto
+    st.write("Texto generado:")
     st.write(generated_text[0]['generated_text'])
 
-st.info("Este es un ejmemplo básico de generación de texto utilizando un modelo preentrenado de Hugging Face.")
+# Mensaje de información
+st.info("Este es un ejemplo básico de generación de texto utilizando un modelo preentrenado de Hugging Face.")