from huggingface_hub import from_pretrained_fastai
import gradio as gr
from fastai.text.all import *

#o el que sea
repo_id = "Ronicola/rottenReviews"

learner = from_pretrained_fastai(repo_id)
labels = ["Negativa", "Positiva"]

# Definimos una función que se encarga de llevar a cabo las predicciones
def predict(predictThis):
    #img = PILImage.create(img)
    pred,pred_idx,probs = learner.predict(predictThis)
    return {labels[i]: float(probs[i]) for i in range(len(labels))}
    
# Creamos la interfaz y la lanzamos. 
gr.Interface(fn=predict, inputs=gr.Textbox(), outputs=gr.Label(num_top_classes=2)).launch(share=False)