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):
    output = learner.predict(txt)
    print("Output of learner.predict:", output)  # Agrega esta línea para depuración
    # Desempaquetamos basado en la estructura de output
    if len(output) == 3:
        pred, _, probs = output
    elif len(output) == 2:
        pred, probs = output
    else:
        raise ValueError("Unexpected output format from learner.predict")
    
    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=[['Me siento muy feliz hoy'], ['Estoy triste'], ['Tengo miedo']]
).launch(share=False)