app_complex.py

import gradio as gr
from transformers import pipeline

# Ini adalah contoh aplikasi Gradio yang menggunakan model dari Hugging Face
# Model ini akan diunduh saat aplikasi Gradio pertama kali dijalankan
classifier = pipeline("sentiment-analysis", model="distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english")

def analyze_sentiment(text):
    result = classifier(text)[0]
    return f"Sentiment: {result['label']} (Score: {result['score']:.2f})"

iface = gr.Interface(
    fn=analyze_sentiment,
    inputs="text",
    outputs="text",
    title="Sentiment Analyzer"
)

if __name__ == "__main__":
    # PENTING: Gunakan share=True untuk mendapatkan public URL
    iface.launch(share=True, debug=True)

if __name__ == "__main__":
    iface.launch(share=True) # Tambahkan argumen ini