app.py

import gradio as gr
from transformers import pipeline

# Cargar el modelo de Hugging Face
emotion_classifier = pipeline("text-classification", model="j-hartmann/emotion-english-distilroberta-base")

# Función para procesar el texto y devolver la emoción
def predict_emotion(text):
    result = emotion_classifier(text)
    return result[0]['label']

# Crear la interfaz con Gradio
iface = gr.Interface(
    fn=predict_emotion,                  # Función de predicción
    inputs=gr.Textbox(label="Texto"),    # Entrada de texto
    outputs=gr.Label(label="Emoción"),  # Salida de la emoción detectada
    title="Detector de Emociones",
    description="Ingresa un texto para detectar su emoción (alegría, tristeza, enojo, etc.)."
)

# Ejecutar la aplicación
if __name__ == "__main__":
    iface.launch()