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title: Resumen Automático Es
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sdk: gradio
sdk_version: 5.23.2
app_file: app.py
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license: cc-by-nc-4.0
short_description: Resumen automático en español
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Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference

# 📖 Resumen Automático en Español

## 📌 Objetivo
Este proyecto tiene como objetivo desarrollar una aplicación interactiva en **Hugging Face Spaces** para la **generación automática de resúmenes en español**, utilizando el modelo preentrenado **mrm8488/bert2bert_shared-spanish-finetuned-summarization**.

## 🔧 Pasos Realizados
### 1️⃣ Exploración del Modelo
- Accedimos a [Hugging Face Models](https://huggingface.co/models) y buscamos modelos para **resumen en español**.
- Seleccionamos el modelo **mrm8488/bert2bert_shared-spanish-finetuned-summarization**, especializado en generar resúmenes en español.
- Revisamos la documentación del modelo.

### 2️⃣ Configuración del Entorno y Creación del Space
- Se creó una cuenta en Hugging Face.
- Se generó un nuevo Space con **Gradio** como framework.
- Se añadió el archivo `requirements.txt` con las dependencias necesarias:
  ```
  transformers
  gradio
  torch
  ```

### 3️⃣ Desarrollo de la Aplicación
- Se cargó el modelo en `app.py` con el siguiente código:
  ```python
  from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM, pipeline
  import gradio as gr
  
  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("mrm8488/bert2bert_shared-spanish-finetuned-summarization")
  model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("mrm8488/bert2bert_shared-spanish-finetuned-summarization")
  
  resumidor = pipeline("summarization", model=model, tokenizer=tokenizer)
  ```
- Se creó la función para generar resúmenes.
- Se diseñó una interfaz con **Gradio** para permitir la interacción del usuario.

### 4️⃣ Despliegue y Pruebas
- Se subieron los archivos `app.py` y `requirements.txt` al Space.
- Se ejecutó la aplicación y se realizaron pruebas con textos en español.

## 🎯 Cómo Usar la Aplicación
1. Accede al Space en Hugging Face (https://huggingface.co/spaces/iabd10/resumen-automatico-es).
2. Introduce un texto largo en español en la caja de entrada.
3. La aplicación generará un resumen automático utilizando el modelo preentrenado.

## 🗣️ Discusión
El uso de **modelos preentrenados** en Hugging Face ofrece múltiples ventajas:
- Permite generar resúmenes de forma rápida y eficiente sin necesidad de entrenamiento adicional.
- Facilita el procesamiento de grandes volúmenes de texto de manera estructurada.
- Su integración con **Gradio** simplifica la implementación de interfaces interactivas.

Los **Spaces** de Hugging Face proporcionan una plataforma accesible para compartir modelos y aplicaciones interactivas sin necesidad de infraestructura propia. Algunas mejoras futuras incluyen:
- Implementar opciones avanzadas de ajuste de resumen.
- Permitir la generación de resúmenes en múltiples idiomas.
- Integrar visualizaciones para comparar textos originales y resumidos.


¡Gracias por revisar este proyecto! 🚀