Create app.py

app.py

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+# app.py
+from fastai.text.all import *
+import gradio as gr
+from huggingface_hub import hf_hub_download
+
+
+REPO_ID = "gubringa/learnClass"
+MODEL_FILENAME = "model.pkl"
+
+# Descargar y cargar el modelo
+try:
+    model_path = hf_hub_download(repo_id=REPO_ID, filename=MODEL_FILENAME)
+    learn = load_learner(model_path)
+    print(f"Modelo cargado correctamente desde: {model_path}")
+except Exception as e:
+    print(f"ERROR: No se pudo cargar el modelo. Detalles: {e}")
+    learn = None
+
+# Función para hacer predicciones
+def classify_text(text):
+    if learn is None:
+        return "Error: Modelo no cargado. Por favor, revisa los logs del Space."
+    pred, pred_idx, probs = learn.predict(text)
+    return f"Predicción: **{pred}** (Confianza: {probs[pred_idx].item():.4f})"
+
+# Configuración de la interfaz Gradio
+iface = gr.Interface(
+    fn=classify_text,
+    inputs=gr.Textbox(lines=5, label="Introduce tu texto aquí"),
+    outputs="text",
+    title="Clasificador de Texto ULMFit",
+    description="Este Space utiliza un modelo de clasificación de texto ULMFit entrenado con Fastai.",
+    theme="huggingface"
+)
+
+iface.launch(share=False)