Update app.py

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@@ -10,17 +10,17 @@ pipe = TextClassificationPipeline(model=model, tokenizer=tokenizer, add_special_
 def classify_message(ues_detallada, medio_de_comunicacion, asunto_o_copy):
     combined = f"{ues_detallada} por {medio_de_comunicacion}. {asunto_o_copy}"
     prediction = pipe(combined)
-    return "Comercial" if prediction[0]['label'] == 'LABEL_0' else "Informativo"
+    #return "Comercial" if prediction[0]['label'] == 'LABEL_0' else "Informativo"
 
 # Crear la interfaz de Gradio
 iface = gr.Interface(
     fn=classify_message,
     inputs=[
-        gr.Textbox(lines=2, placeholder="Escribe la UES aquí.", label="UES"),
+        gr.Textbox(lines=1, placeholder="Escribe la UES aquí.", label="UES"),
         gr.Radio(["EMAIL", "SMS"], label="Canal de Comunicación"),
         gr.Textbox(lines=2, placeholder="Escribe el asunto o copy del mensaje aquí.", label="Asunto o Copy")
     ],
-    outputs= gr.Label(num_top_classes=2),
+    outputs= gr.Label(),
     title="Clasificador de Campañas",
     description="Describe la unidad de negocio, el canal de comunicación y escribe el copy de la campaña para clasificar si es comercial o informativo."
 )