Create app.py

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+from huggingface_hub import from_pretrained_fastai
+import gradio as gr
+from fastai.text.all import *
+
+repo_id = "TU_USUARIO/TU_MODELO_TEXTUAL"  # cambia esto si es un modelo de texto
+
+learner = from_pretrained_fastai(repo_id)
+labels = learner.dls.vocab
+
+def translate_label(label):
+    dict = {
+        0: "Entailment",
+        1: "Neutral",
+        2: "Contradiction"
+    }
+
+    return dict[label]
+
+def predict(text1, text2):
+    # Puedes adaptar esto según cómo entrenaste el modelo
+    combined_text = text1 + " [SEP] " + text2  # ejemplo: unir textos para tareas de comparación
+    pred, pred_idx, probs = learner.predict(combined_text)
+    return {translate_label(labels[i]): float(probs[i]) for i in range(len(labels))}
+
+gr.Interface(
+    fn=predict,
+    inputs=[gr.Textbox(label="Texto 1"), gr.Textbox(label="Texto 2")],
+    outputs=gr.Label(num_top_classes=3),
+).launch(share=False)