app.py

# Instale o Gradio: !pip install gradio
import gradio as gr
from transformers import pipeline
 
# Carrega o modelo (exatamente o mesmo código de antes)
classifier = pipeline("zero-shot-classification")
 
# Define a função que a interface web vai chamar
def classificar_emoji(frase):
    labels = ["😄", "😭", "😠", "🤔", "🎉", "❤️", "🚀"]
    resultado = classifier(frase, candidate_labels=labels)
    # Formata o resultado para o Gradio
    # (retorna um dicionário de {label: score})
    return {label: score for label, score in zip(resultado['labels'], resultado['scores'])}
 
# Cria a interface
# Inputs: "text" (caixa de texto)
# Outputs: "label" (mostra os scores)
# Título e descrição
iface = gr.Interface(fn=classificar_emoji, 
                     inputs="text", 
                     outputs="label",
                     title="Classificador de Emojis 🤖",
                     description="Escreva uma frase e veja a IA sugerir o emoji perfeito.")
 
# Lança a aplicação web
iface.launch()