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import gradio as gr
from pipelineFinal import pipeline_final

demo = gr.Interface(
    fn=pipeline_final,
    inputs=[
        gr.Dropdown(
            ["Si", "No"], 
            label="¿Realizar predicción después del tiempo de entrenamiento?.\nDe seleccionar No, debera montar los archivos con las ultimas 72 horas de datos disponibles"
        ),
        gr.Slider(
            minimum=1, maximum=24, step=1, 
            label="Número de horas a predecir"
        ),
        gr.File(
            label="Archivo de datos de entrenamiento (CSV)"
        ),
        gr.File(
            label="Archivo de datos del cliente (CSV)"
        ),
        gr.File(
            label="Archivo de datos meteorológicos históricos (CSV)"
        ),
        gr.File(
            label="Archivo de precios de electricidad (CSV)"
        ),
        gr.File(
            label="Archivo de precios de gas (CSV)"
        )
    ],
    outputs=[
        gr.Plot(label="Gráfica de predicciones"), 
        gr.DataFrame(label="Resultados de la predicción")
    ],
    title="Sistema de Predicción de Consumo Energético",
    description=(
        "Esta herramienta permite realizar predicciones de consumo energético utilizando datos históricos y actuales. "
        "Puedes optar por realizar una predicción inmediatamente después del tiempo de entrenamiento o cargar tus propios archivos de datos. "
        "Los resultados incluyen una gráfica de predicciones y un resumen tabular de los datos."
    )
)

demo.launch()