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@@ -5,8 +5,8 @@ from transformers import pipeline
 auth_token = os.environ.get("access_token")
 pipeline_en = pipeline(task="text-classification", model="MeiJuice/CheckGPT",
                        use_auth_token=auth_token)
-pipeline_zh = pipeline(task="text-classification", model="MeiJuice/CheckGPT-chinese",
-                       use_auth_token=auth_token)
+# pipeline_zh = pipeline(task="text-classification", model="MeiJuice/CheckGPT-chinese",
+#                        use_auth_token=auth_token)
 
 
 def predict_en(text):
@@ -14,9 +14,9 @@ def predict_en(text):
     return res['label'], res['score']
 
 
-def predict_zh(text):
-    res = pipeline_zh(text)[0]
-    return res['label'], res['score']
+# def predict_zh(text):
+#     res = pipeline_zh(text)[0]
+#     return res['label'], res['score']
 
 
 with gr.Blocks() as demo:
@@ -29,18 +29,18 @@ with gr.Blocks() as demo:
         button1 = gr.Button("🤖 Predict!")
         label1 = gr.Textbox(lines=1, label='Predicted Label 🎃')
         score1 = gr.Textbox(lines=1, label='Prob')
-    with gr.Tab("中文版"):
-        gr.Markdown("""
-                    注意: 在`文本`栏中输入更多的文本，可以让预测更准确哦！
-                    """)
-        t2 = gr.Textbox(lines=5, label='文本',
-                        value="对于OpenAI大力出奇迹的工作，自然每个人都有自己的看点。我自己最欣赏的地方是ChatGPT如何解决 “AI校正(Alignment)“这个问题。这个问题也是我们课题组这两年在探索的学术问题之一。")
-        button2 = gr.Button("🤖 预测!")
-        label2 = gr.Textbox(lines=1, label='预测结果 🎃')
-        score2 = gr.Textbox(lines=1, label='模型概率')
+    # with gr.Tab("中文版"):
+    #     gr.Markdown("""
+    #                 注意: 在`文本`栏中输入更多的文本，可以让预测更准确哦！
+    #                 """)
+    #     t2 = gr.Textbox(lines=5, label='文本',
+    #                     value="对于OpenAI大力出奇迹的工作，自然每个人都有自己的看点。我自己最欣赏的地方是ChatGPT如何解决 “AI校正(Alignment)“这个问题。这个问题也是我们课题组这两年在探索的学术问题之一。")
+    #     button2 = gr.Button("🤖 预测!")
+    #     label2 = gr.Textbox(lines=1, label='预测结果 🎃')
+    #     score2 = gr.Textbox(lines=1, label='模型概率')
 
     button1.click(predict_en, inputs=[t1], outputs=[label1, score1], api_name='predict_en')
-    button2.click(predict_zh, inputs=[t2], outputs=[label2, score2], api_name='predict_zh')
+    # button2.click(predict_zh, inputs=[t2], outputs=[label2, score2], api_name='predict_zh')
 
     # # Page Count
     # gr.Markdown("""