app.py

import streamlit as st
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")

# 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)
    
    # Mostrar el resultado de la generación de texto
    st.write("Texto generado:")
    st.write(generated_text[0]['generated_text'])

# Mensaje de información
st.info("Este es un ejemplo básico de generación de texto utilizando un modelo preentrenado de Hugging Face.")