Create app.py

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+from huggingface_hub import from_pretrained_fastai
+import gradio as gr
+from fastai.vision.all import *
+from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
+import torch
+
+
+# repo_id = "YOUR_USERNAME/YOUR_LEARNER_NAME"
+repo_id = "islasher/clasificador-dair-emotion"
+
+learner = from_pretrained_fastai(repo_id)
+labels = learner.dls.vocab
+
+# Definimos una función que se encarga de llevar a cabo las predicciones
+
+
+# Cargar el modelo y el tokenizador
+nombre_modelo = "clasificador-dair-emotion"
+model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(nombre_modelo)
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(nombre_modelo)
+
+
+def predict(frase):
+    #img = PILImage.create(img)
+    inputs = tokenizer(frase, return_tensors="pt")
+    outputs = model(**inputs)
+    predicted_class = torch.argmax(outputs.logits, dim=1).item()
+    return predicted_class
+    
+# Creamos la interfaz y la lanzamos. 
+gr.Interface(fn=predict, inputs="text", outputs=gr.outputs.Label(num_top_classes=6)).launch(share=False)
+