import gradio as gr
from huggingface_hub import from_pretrained_fastai

# 1. Cargamos tu modelo directamente desde el repositorio que acabas de crear
repo_id = "frbartol/clasificador-sst2"
learn = from_pretrained_fastai(repo_id)

# 2. Definimos la función de predicción
def predecir_sentimiento(texto):
    prediccion, _, probabilidades = learn.predict(texto)
    
    if prediccion == '1':
        return f"Crítica Positiva (Probabilidad: {probabilidades[1]:.4f})"
    else:
        return f"Crítica Negativa (Probabilidad: {probabilidades[0]:.4f})"

# 3. Creamos la interfaz con Gradio
interfaz = gr.Interface(
    fn=predecir_sentimiento,
    inputs=gr.Textbox(lines=3, placeholder="Escribe una breve reseña de cine en inglés aquí..."),
    outputs="text",
    title="Clasificador de Sentimiento en Críticas de Cine (SST-2)",
    description="Aplicación que predice si una reseña es positiva o negativa usando FastAI y ULMFiT."
)

# 4. Lanzamos la app
interfaz.launch()