from fastai.text.all import *
import gradio as gr


# Cargamos el learner
learn = load_learner('export (2).pkl')

# Definimos las etiquetas de nuestro modelo
labels = learn.dls.vocab


# Definimos una función que se encarga de llevar a cabo las predicciones
def predict(sentence):
    pred,pred_idx,probs = learn.predict(sentence)
    return {labels[i]: float(probs[i]) for i in range(len(labels))}
    
# Creamos la interfaz y la lanzamos. 
gr.Interface(fn=predict, inputs="text", outputs=gr.outputs.Label(num_top_classes=3),examples=['I am sad today','I feel romantic too']).launch(share=False)