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@@ -9,18 +9,17 @@ app_file: app.py
 pinned: false
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-# Mini Traductor Inglés a Español con Gradio
+# Traductor Inglés a Español con Gradio
 
-Esta aplicación web utiliza la librería Gradio y modelos de Hugging Face Transformers para proporcionar una interfaz sencilla para traducir texto del inglés al español.
+Esta aplicación web utiliza la librería Gradio y un modelo de Hugging Face Transformers para traducir texto del inglés al español.
 
 ## Funcionalidades
 
 * **Entrada de texto en inglés:** Un cuadro de texto grande para que los usuarios peguen o escriban el texto que desean traducir.
-* **Detección de idioma:** Antes de la traducción, se intenta detectar si el texto ingresado es inglés. Si no lo es, se muestra un mensaje de advertencia.
 * **Traducción automática:** Utiliza un modelo preentrenado de Hugging Face Transformers para traducir el texto del inglés al español.
 * **Salida de texto traducido:** Un cuadro de texto grande donde se muestra la traducción al español. Este cuadro es de solo lectura.
 * **Botón "Borrar todo":** Permite limpiar fácilmente el cuadro de texto de entrada.
-* **Instrucciones para copiar:** Se incluye un texto informativo indicando cómo copiar el texto traducido utilizando los atajos estándar del sistema operativo (Ctrl+C / Cmd+C).
+* **Instrucciones para copiar:** Se incluye un texto informativo indicando cómo copiar el texto traducido utilizando los atajos estándar del sistema operativo (Ctrl+C / Cmd+C en macOS).
 
 ## Cómo usar
 
@@ -42,65 +41,27 @@ import gradio as gr
 # Define el modelo de traducción inglés-español
 modelo_traduccion = pipeline("translation", model="Helsinki-NLP/opus-mt-en-es")
 
-# Define el modelo de clasificación de idiomas
-modelo_idioma = pipeline("text-classification", model="joosbu/roberta-small-langdet")
-
-def detectar_idioma(texto):
-    """
-    Detecta el idioma del texto utilizando el modelo roberta-small-langdet.
-
-    Args:
-        texto (str): El texto del cual se quiere detectar el idioma.
-
-    Returns:
-        str: El código del idioma detectado (ej: 'en', 'es').
-    """
-    try:
-        resultado = modelo_idioma(texto, top_k=1)[0]
-        return resultado['label']
-    except Exception as e:
-        print(f"Error en la detección de idioma: {e}")
-        return None
-
 def traducir_texto(texto_en):
     """
-    Traduce el texto de entrada del inglés al español, previa verificación del idioma.
-
-    Args:
-        texto_en (str): El texto en inglés que se va a traducir.
-
-    Returns:
-        str: El texto traducido al español o un mensaje de error si el idioma no es inglés.
+    Traduce directamente el texto de entrada del inglés al español.
     """
     if not texto_en.strip():
         return ""
-
-    idioma_detectado = detectar_idioma(texto_en)
-
-    if idioma_detectado == 'en':
-        try:
-            resultado = modelo_traduccion(texto_en)
-            return resultado[0]['translation_text']
-        except Exception as e:
-            return f"Error en la traducción: {e}"
-    else:
-        return "Por favor, introduce texto en inglés para traducir."
+    try:
+        resultado = modelo_traduccion(texto_en)
+        return resultado[0]['translation_text']
+    except Exception as e:
+        return f"Error en la traducción: {e}"
 
 def borrar_entrada(texto_entrada):
     """
     Borra el texto del cuadro de texto de entrada.
-
-    Args:
-        texto_entrada (str): El texto actual en el cuadro de texto de entrada.
-
-    Returns:
-        str: Una cadena vacía.
     """
     return ""
 
 with gr.Blocks() as interfaz_traductor:
     """
-    Define la interfaz gráfica de la aplicación de traducción de inglés a español con detección de idioma (roberta-small-langdet).
+    Define la interfaz gráfica de la aplicación de traducción de inglés a español (básica).
     """
     gr.Markdown("# Traductor Inglés a Español")
     with gr.Row():
@@ -115,3 +76,20 @@ with gr.Blocks() as interfaz_traductor:
     boton_borrar.click(borrar_entrada, inputs=texto_entrada_en, outputs=texto_entrada_en)
 
 interfaz_traductor.launch()
+```
+
+## Requisitos
+
+Asegúrate de tener la librería `gradio` y `transformers` instaladas. Si estás utilizando Hugging Face Spaces, puedes incluir las siguientes líneas en tu archivo `requirements.txt`:
+
+```
+gradio
+transformers
+```
+
+## Despliegue en Hugging Face Spaces
+
+1.  Crea un nuevo Space en [Hugging Face Spaces](https://huggingface.co/spaces).
+2.  Elige una plantilla de Gradio (Gradio Static o Gradio Python SDK).
+3.  Sube tu archivo `app.py` (con el código de arriba) y un archivo `requirements.txt` (con las dependencias).
+4.  Hugging Face Spaces se encargará de construir y desplegar tu aplicación automáticamente.