Create app.py

app.py

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+import gradio as gr
+from transformers import pipeline
+
+# repo_id = "YOUR_USERNAME/YOUR_LEARNER_NAME"
+repo_id = "luisvarona/clasificador-trek"
+
+classifier = pipeline("text-classification", model="luisvarona/clasificador-trek")
+
+
+# Definimos una función que se encarga de llevar a cabo las predicciones
+def predict(str):
+    #img = PILImage.create(img)
+    dic_label_score = classifier(str) 
+    return dic_label_score[score]
+    
+# Creamos la interfaz y la lanzamos. 
+gr.Interface(fn=predict, inputs="textbox", outputs="textbox").launch(share=True) #examples=['im1.png','im2.png']