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import gradio as gr |
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from transformers import pipeline |
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traductor = pipeline(task='text2text-generation', model='facebook/m2m100_418M') |
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def traducir_texto(texto, idioma_destino): |
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respuesta = traductor(texto, forced_bos_token_id=traductor.tokenizer.get_lang_id(lang=idioma_destino)) |
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return respuesta[0]["generated_text"] |
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def traducir_ingles_a_espanol(texto): |
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return traducir_texto(texto, "es") |
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def traducir_espanol_a_ingles(texto): |
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return traducir_texto(texto, "en") |
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def limpiar_entrada(texto): |
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return "" |
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with gr.Blocks() as demo: |
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with gr.Row(): |
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with gr.Column(scale=4): |
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entrada_texto = gr.Textbox() |
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etiqueta_respuesta = gr.Textbox() |
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with gr.Column(scale=1): |
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with gr.Row(): |
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boton_limpiar = gr.Button("Limpiar") |
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with gr.Row(): |
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boton_ingles_espanol = gr.Button("Inglés a Español") |
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with gr.Row(): |
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boton_espanol_ingles = gr.Button("Español a Inglés") |
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boton_ingles_espanol.click( |
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fn=traducir_ingles_a_espanol, |
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inputs=entrada_texto, |
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outputs=etiqueta_respuesta) |
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boton_espanol_ingles.click( |
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fn=traducir_espanol_a_ingles, |
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inputs=entrada_texto, |
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outputs=etiqueta_respuesta) |
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boton_limpiar.click( |
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fn=limpiar_entrada, |
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inputs=entrada_texto, |
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outputs=entrada_texto) |
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demo.launch() |
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