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"
+resumidor = pipeline('text2text-generation', model='luisvarona/modelo_resumen')
+
+# Definimos una función que se encarga de llevar a cabo las predicciones
+def predict(str):
+    # dic_label_score = classifier(str)[0]
+    # label = dic_label_score['label']
+    # score = dic_label_score['score']
+    # dicc = {'LABEL_0': 'ABBR', 'LABEL_1': 'ENTY', 'LABEL_2': 'DESC', 'LABEL_3': 'HUM', 'LABEL_4': 'LOC', 'LABEL_5': 'NUM'}
+    # label = dicc[label]
+    return resumidor(str)
+    
+# Creamos la interfaz y la lanzamos. 
+gr.Interface(fn=predict, inputs="textbox", outputs="textbox", examples=['How old are you?','What time is it?']).launch(share=True)