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Dockerfile.txt

@@ -0,0 +1,17 @@
+# Usar una imagen base de Python
+FROM python:3.9-slim
+
+# Establecer el directorio de trabajo en el contenedor
+WORKDIR /app
+
+# Copiar los archivos del proyecto
+COPY . .
+
+# Instalar las dependencias
+RUN pip install -r requirements.txt
+
+# Exponer el puerto para Gradio
+EXPOSE 7860
+
+# Comando para ejecutar la aplicación
+CMD ["python", "app.py"]

app.py

@@ -0,0 +1,23 @@
+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()

requirements.txt

@@ -0,0 +1,3 @@
+gradio
+transformers
+torch