Create app.py

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+import pandas as pd
+from fastai.text.all import *
+from datasets import load_dataset
+from transformers import pipeline
+import gradio as gr
+
+# Modelo de clasificación usando LSTM
+learn = load_learner('modelLSTM.pkl')
+
+# Modelo de clasificación de texto usando modelos de lenguaje
+#learn = load_learner('modelML.pkl')
+
+# Modelo de clasificación basados en mecanismos de atención
+#classifier = pipeline('text-classification', model='edgilr/clasificador-rotten-tomatoes')
+
+def predict(txt):
+    # Modelo de clasificación usando LSTM o modelo de clasificación de texto usando modelos de lenguaje
+    pred,pred_idx,probs = learner.predict(txt)
+    return pred
+    # Modelo de clasificación basados en mecanismos de atención
+    #return classifier(txt)['label']
+    
+gr.Interface(fn=predict, inputs=["text"], outputs=["text"],
+             examples=['lovingly photographed in the manner of a golden book sprung to life , stuart little 2 manages sweetness largely without stickiness .',
+                       'the thing looks like a made-for-home-video quickie .']).launch(share=True)