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


# repo_id = "YOUR_USERNAME/YOUR_LEARNER_NAME"
repo_id = "allopeap/emociones"

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

# Definimos una función que se encarga de llevar a cabo las predicciones
def predict(txt):
    #img = PILImage.create(img)
    pred,pred_idx,probs = learner.predict(txt)
    return {labels[i]: float(probs[i]) for i in range(len(labels))}
    
# Creamos la interfaz y la lanzamos. 
gr.Interface(
    fn=predict, 
    inputs=gr.inputs.Textbox(lines=2, placeholder="Ingresa el texto aquí..."), 
    outputs=gr.outputs.Label(num_top_classes=3),
    examples=[['Necesito seguir a mas cuentas camren shippers y fans de las armonías. Me recomendais alguna?'], ['La felicidad tiene un nombr #Tailandia Si es tu PRIMERA VEZ, apunta estos #consejos! '], ['Todo el mundo con la segunda temporada de Narcos y yo no, PORQUE NO TENGO NETFLIX @user pasaros una suscripcion de 5 dias']]
).launch(share=False)