app.py

from huggingface_hub import from_pretrained_fastai
import gradio as gr
from fastai.text.all import *

repo_id = "miibanl/ModeloTextosEconomicos"

learner = from_pretrained_fastai(repo_id)
labels = learner.dls.vocab

# Definimos una función que se encarga de llevar a cabo las predicciones
def predict(text):
    pred, pred_idx, probs = learner.predict(text)
    if(pred[0]=="0"):
        return "negative"
    elif(pred[0]=="1"):
        return "neutral"
    else:
        return "positive"



# Creamos la interfaz y la lanzamos.
gr.Interface(fn=predict, inputs="text", outputs="text", title="Clasificador de Textos Económicos", description="Introduce un texto en inglés y obtén la clase a la que pertenece.").launch(share=False)