diff --git a/models/lasso_model (1).sav b/models/lasso_model (1).sav
new file mode 100644
index 0000000..9500bff
Binary files /dev/null and b/models/lasso_model (1).sav differ
diff --git a/streamlit_tutorial.py b/streamlit_tutorial.py
index 3b41e2c..f571ee6 100644
--- a/streamlit_tutorial.py
+++ b/streamlit_tutorial.py
@@ -1,29 +1,47 @@
 import streamlit as st
+import joblib
+model_path = 'models/lasso_model.sav'
 from streamlit_extras.switch_page_button import switch_page
+import random
 
 def main():
-    st.title('Bienvenido al portal predictivo de la empresa XYZ')
-    st.write('**Por favor seleccione el servicio predictivo que desea utilizar**')
+    st.title('Bienvenido al portal de Seguros "Securitas"')
+    st.write('**Aquí se puede calcular el precio anual de prima que se pagará**')
     
-    opcion = st.radio('Seleccione el servicio:', 
-                      ('Predicción del tipo de flor (con CSV)', 'Predicción del tipo de flor (manualmente)', 'Predicción de imagen','Maqueta','Sliders'), 
-                      index=0, 
-                      key='option')
+    # Añadir un selector de fecha
+    publish_date = st.date_input("Quotation Date")
+    # Diccionario para almacenar los datos de entrada
+    input_data = {}
+    # Widget de entrada numérica para cada característica
+    edad = st.number_input('Type your Age: ', min_value=0, max_value=99)
+    # Sexo
+    sexo = st.selectbox('Select your Gender: ',('Male','Female'))
+    # BMI
+    bmi = st.number_input('Insert you BMI:', format="%0.2f", value="min", min_value=15.0, max_value=50.00)
+    # Fumador
+    fumador = st.selectbox('Do you smoke?: ',('Yes','No'))
+    # Hijos
+    hijos = st.slider('Choose your number of children: ', min_value=0, max_value=9)
+    # Calcular precio cuando se pulsa el botón
+    if st.button("Calculate Price"):
+        precio = random.randint(1000, 1500)
+        st.write(f"el precio de tu seguro es: {precio} Euros")
+
+
     
-    if st.button('Empezar!'):
-        route_prediction(opcion)
+def load_model(model_path):
+    try:
+        model = joblib.load(model_path)  # cargar el modelo .sav 
+        return model
+    except Exception as e:
+        st.error(f"Error loading model: {e}")
+        return None
 
-def route_prediction(opcion):
-    if opcion == 'Predicción del tipo de flor (con CSV)':
-        switch_page("pred_iris_csv")
-    elif opcion == 'Predicción del tipo de flor (manualmente)':
-        switch_page("pred_iris_man")
-    elif opcion == 'Predicción de imagen':
-        switch_page("pred_imagen")
-    elif opcion == 'Maqueta':
-        switch_page("maqueta")
-    elif opcion == 'Sliders':
-        switch_page("sliders")
+#        with open(model_path, 'rb') as file:
+#          model = pickle.load(file)
+#        with st.spinner("Generando historia..."):
+#            response = get_text_response(text_model_pro, prompt, config)
+#            st.write(response)
 
 if __name__ == "__main__":
     main()