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 import gradio as gr
 from transformers import pipeline
 
-# Usa CodeT5, che è specializzato per il codice
+# Usa CodeT5, un modello più specializzato nella generazione di codice
 generator = pipeline('text2text-generation', model='Salesforce/codeT5-large')
 
 # Funzione per generare il codice C
 def genera_codice(input_text):
     # Prompt migliorato per generare codice C
     prompt = f"Scrivi un programma in C che risolva il problema seguente: {input_text}"
-    result = generator(prompt, max_length=100, num_return_sequences=1)
+    result = generator(prompt, max_length=150, num_return_sequences=1)
     codice_generato = result[0]['generated_text']
     return codice_generato
 
-# Crea l'interfaccia utente
+# Crea l'interfaccia utente con Gradio
 iface = gr.Interface(fn=genera_codice,
                      inputs="text",  # Tipo di input: campo di testo
                      outputs="text",  # Tipo di output: campo di testo