Create app.py

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+from transformers import pipeline
+import gradio as gr
+
+# Cargar modelo ligero (ej: tinyllama, phi-2, o bertin)
+model_name = "bertin-project/bertin-gpt-j-6B"  # Modelo en español
+tag_generator = pipeline("text-generation", model=model_name)
+
+def generate_tags(title):
+    prompt = f"""
+    Genera 3 etiquetas técnicas en español para este título de TFM.
+    Formato: tag1, tag2, tag3
+    Ejemplo: "machine_learning, análisis_de_datos, optimización"
+
+    Título: {title}
+    Etiquetas:"""
+    
+    result = tag_generator(prompt, max_length=100, do_sample=True, temperature=0.3)
+    tags = result[0]['generated_text'].split("Etiquetas:")[-1].strip()
+    return [tag.strip() for tag in tags.split(",")][:3]
+
+# Interfaz Gradio
+demo = gr.Interface(
+    fn=generate_tags,
+    inputs=gr.Textbox(label="Título del TFM"),
+    outputs=gr.JSON(label="Etiquetas generadas"),
+    title="Etiquetador automático de TFMs",
+    examples=[["Predicción de demanda energética con redes neuronales"]]
+)
+
+demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)