Update app.py

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@@ -9,8 +9,6 @@ print(f"Gradio version at runtime: {gr.__version__}")
 MODEL_ID = "Light-Dav/sentiment-analysis-full-project"
 
 try:
-    # Esto carga tu modelo pre-entrenado desde Hugging Face Hub
-    # top_k=None asegura que se devuelvan las puntuaciones de todas las clases (positivo, negativo, neutral)
     sentiment_analyzer = pipeline("sentiment-analysis", model=MODEL_ID, top_k=None)
     model_loaded_successfully = True
     print("Sentiment analysis model loaded successfully.")
@@ -169,11 +167,8 @@ p {
     background-color: #007ACC !important; /* Azul Oscuro al pasar el ratón por los ejemplos */
     border-color: #00BFFF !important;
 }
-.example-buttons-row {
-    flex-wrap: wrap; /* Permitir que los botones se envuelvan si no hay suficiente ancho */
-    justify-content: center; /* Centrar los botones de ejemplo */
-    margin-bottom: 5px !important; /* Reducir margen inferior */
-}
+/* No necesitamos .example-buttons-row en el CSS porque elem_classes no se usa.
+   El `gr.Row` ya hace que los ejemplos fluyan horizontalmente. */
 
 
 /* LÍNEAS DIVISORIAS */
@@ -301,7 +296,7 @@ with gr.Blocks(css=custom_css, theme=None) as demo:
                 fn=analyze_sentiment,
                 outputs=[gr.HTML(label="Sentiment"), gr.Label(num_top_classes=3, label="Scores"), gr.JSON(label="Raw Output", visible=False)], # Labels de salida más cortos
                 cache_examples=False,
-                elem_classes="example-buttons-row" 
+                # ELIMINADO: elem_classes="example-buttons-row"
             )
 
         gr.Markdown("<hr>")