Update app.py

app.py

@@ -3,10 +3,10 @@ from transformers import pipeline, T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration
 import requests
 import os
 
-# Cargar el token de Hugging Face configurado en el espacio
+# Cargar el token de Hugging Face configurado en el entorno
 token = os.getenv("HF_TOKEN")
 if not token:
-    raise ValueError("El token no se configuró correctamente en las variables de entorno del Espacio.")
+    raise ValueError("El token no se configuró correctamente en las variables de entorno.")
 
 API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/Helsinki-NLP/opus-mt-en-es"
 headers = {"Authorization": f"Bearer {token}"}
@@ -37,10 +37,24 @@ def texto_sum(text):
     return translation[0]['translation_text']
 
 # Interfaz de Gradio
+description_text = """
+### Instrucciones para el uso de la aplicación
+1. Introduzca el texto que desea resumir en el cuadro de texto.
+2. La aplicación dividirá automáticamente el texto si es muy largo.
+3. Primero, se realizará un resumen del texto introducido.
+4. A continuación, el resumen será traducido al español.
+5. El resultado final será un texto resumido y traducido al español.
+
+**Nota:** El resumen y la traducción pueden tomar algunos segundos.
+"""
+
 demo = gr.Interface(
     fn=texto_sum,
     inputs=gr.Textbox(label="Texto a introducir:", placeholder="Introduce el texto a resumir aquí..."),
-    outputs="text"
+    outputs="text",
+    title="Aplicación de Resumen y Traducción",
+    description=description_text
 )
+
 # Lanzar la interfaz 
 demo.launch()