app.py

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


repo_id = "saruizn/entregable3"

learner = from_pretrained_fastai(repo_id)
#labels = learner.dls.vocab
labels = ['Actualidad','Deportes','Negocios','Ciencia/tecnología']

def predict(txt):
    pred,pred_idx,probs = learner.predict(txt)
    return {labels[i]: float(probs[i]) for i in range(len(labels))}

ejemploActualidad="Actualidad.txt"
ejemploDeportes="Deportes.txt"
ejemploNegocios="Negocios.txt"
ejemploCiencia="Ciencia.txt"

    
# Creamos la interfaz y la lanzamos. 
gr.Interface(fn=predict, inputs="text", outputs=gr.outputs.Label(num_top_classes=3),examples=[ejemploActualidad,ejemploDeportes,ejemploNegocios,ejemploCiencia]).launch(share=False)