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  1. app.py +32 -37
app.py CHANGED
@@ -3,7 +3,7 @@ from transformers import pipeline, AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
3
  import torch
4
  import theme
5
 
6
-
7
  theme = theme.Theme()
8
 
9
  import os
@@ -36,20 +36,7 @@ from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader
36
  from pydantic import BaseModel
37
  import shutil
38
 
39
- title = """
40
- <picture>
41
- <source srcset="https://huggingface.co/spaces/rocioadlc/test_4/resolve/main/front.jpg" media="(prefers-color-scheme: dark)" />
42
- <img alt="WhisperSpeech banner with Collabora and LAION logos" src="https://huggingface.co/spaces/rocioadlc/test_4/resolve/main/front.jpg" media="(prefers-color-scheme: dark)" style="width: 60%; margin: 0 auto;" />
43
- </picture>
44
- ¡Bienvenido a nuestro clasificador de imágenes y chatbot para un reciclaje más inteligente!
45
-
46
- ¿Alguna vez te has preguntado si puedes reciclar un objeto en particular? ¿O te has sentido abrumado por la cantidad de residuos que generas y no sabes cómo manejarlos de manera más sostenible? ¡Estás en el lugar correcto!
47
- Nuestra plataforma combina la potencia de la inteligencia artificial con la comodidad de un chatbot para brindarte respuestas rápidas y precisas sobre qué objetos son reciclables y cómo hacerlo de la manera más eficiente.
48
-
49
- ¿Cómo funciona?
50
- Clasificador de Imágenes: Simplemente carga una foto del objeto que quieras reciclar, y nuestro modelo de inteligencia artificial identificará rápidamente el material y te dirá cómo desecharlo adecuadamente.
51
- Chatbot de Respuestas: ¿Tienes preguntas sobre reciclaje, materiales específicos o prácticas sostenibles? ¡Pregunta a nuestro chatbot! Está aquí para responder todas tus preguntas y ayudarte a tomar decisiones más informadas sobre tu reciclaje.
52
- """
53
 
54
  from huggingface_hub import from_pretrained_keras
55
 
@@ -91,15 +78,7 @@ def predict_image(image_input):
91
 
92
  return category_scores
93
 
94
-
95
- image_gradio_app = gr.Interface(
96
- fn=predict_image,
97
- inputs=gr.Image(label="Image", sources=['upload', 'webcam'], type="pil"),
98
- outputs=[gr.Label(label="Result")],
99
- title="Green Greta",
100
- theme=theme
101
- )
102
-
103
  loader = WebBaseLoader(["https://www.epa.gov/recycle/frequent-questions-recycling", "https://www.whitehorsedc.gov.uk/vale-of-white-horse-district-council/recycling-rubbish-and-waste/lets-get-real-about-recycling/", "https://www.teimas.com/blog/13-preguntas-y-respuestas-sobre-la-ley-de-residuos-07-2022", "https://www.molok.com/es/blog/gestion-de-residuos-solidos-urbanos-rsu-10-dudas-comunes"])
104
  data=loader.load()
105
  # split documents
@@ -192,25 +171,41 @@ def chat_interface(question,history):
192
  return answer_value
193
 
194
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
195
  chatbot_gradio_app = gr.ChatInterface(
196
  fn=chat_interface,
197
  title="Green Greta"
198
  )
199
 
200
- # Combine both interfaces into a single app
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
201
  app = gr.TabbedInterface(
202
- [image_gradio_app, chatbot_gradio_app],
203
- tab_names=["Green Greta Image Classification","Green Greta Chat"],
204
  theme=theme
205
  )
206
 
207
- with gr.Blocks() as demo:
208
- # Muestra la imagen y el texto
209
- gr.Markdown(title)
210
- # Agrega espacio vertical entre la imagen y el texto y la siguiente sección
211
- gr.Markdown(" \n ")
212
- # Agrega el clasificador de imágenes y el chatbot debajo
213
- app.launch()
214
-
215
- demo.queue()
216
- demo.launch()
 
3
  import torch
4
  import theme
5
 
6
+ DEVEL = os.environ.get('DEVEL', False)
7
  theme = theme.Theme()
8
 
9
  import os
 
36
  from pydantic import BaseModel
37
  import shutil
38
 
39
+ title= "Green Greta"
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
40
 
41
  from huggingface_hub import from_pretrained_keras
42
 
 
78
 
79
  return category_scores
80
 
81
+ #Cell 2: Chatbot
 
 
 
 
 
 
 
 
82
  loader = WebBaseLoader(["https://www.epa.gov/recycle/frequent-questions-recycling", "https://www.whitehorsedc.gov.uk/vale-of-white-horse-district-council/recycling-rubbish-and-waste/lets-get-real-about-recycling/", "https://www.teimas.com/blog/13-preguntas-y-respuestas-sobre-la-ley-de-residuos-07-2022", "https://www.molok.com/es/blog/gestion-de-residuos-solidos-urbanos-rsu-10-dudas-comunes"])
83
  data=loader.load()
84
  # split documents
 
171
  return answer_value
172
 
173
 
174
+
175
+ image_gradio_app = gr.Interface(
176
+ fn=predict_image,
177
+ inputs=gr.Image(label="Image", sources=['upload', 'webcam'], type="pil"),
178
+ outputs=[gr.Label(label="Result")],
179
+ title="Green Greta",
180
+ theme=theme
181
+ )
182
+
183
  chatbot_gradio_app = gr.ChatInterface(
184
  fn=chat_interface,
185
  title="Green Greta"
186
  )
187
 
188
+ banner_tab_content = """
189
+ <picture>
190
+ <source srcset="https://huggingface.co/spaces/rocioadlc/test_4/resolve/main/front.jpg" media="(prefers-color-scheme: dark)" />
191
+ <img alt="WhisperSpeech banner with Collabora and LAION logos" src="https://huggingface.co/spaces/rocioadlc/test_4/resolve/main/front.jpg" media="(prefers-color-scheme: dark)" style="width: 60%; margin: 0 auto;" />
192
+ </picture>
193
+ ¡Bienvenido a nuestro clasificador de imágenes y chatbot para un reciclaje más inteligente!
194
+ ¿Alguna vez te has preguntado si puedes reciclar un objeto en particular? ¿O te has sentido abrumado por la cantidad de residuos que generas y no sabes cómo manejarlos de manera más sostenible? ¡Estás en el lugar correcto!
195
+ Nuestra plataforma combina la potencia de la inteligencia artificial con la comodidad de un chatbot para brindarte respuestas rápidas y precisas sobre qué objetos son reciclables y cómo hacerlo de la manera más eficiente.
196
+ ¿Cómo funciona?
197
+ Clasificador de Imágenes: Simplemente carga una foto del objeto que quieras reciclar, y nuestro modelo de inteligencia artificial identificará rápidamente el material y te dirá cómo desecharlo adecuadamente.
198
+ Chatbot de Respuestas: ¿Tienes preguntas sobre reciclaje, materiales específicos o prácticas sostenibles? ¡Pregunta a nuestro chatbot! Está aquí para responder todas tus preguntas y ayudarte a tomar decisiones más informadas sobre tu reciclaje.
199
+ """
200
+
201
+ banner_tab = gr.Markdown(banner_tab_content)
202
+
203
+ # Combinar ambas interfaces en una sola aplicación con pestañas
204
  app = gr.TabbedInterface(
205
+ [banner_tab, image_gradio_app, chatbot_gradio_app],
206
+ tab_names=["Banner & Explanation", "Green Greta Image Classification", "Green Greta Chat"],
207
  theme=theme
208
  )
209
 
210
+ app.queue()
211
+ app.launch()