import streamlit as st | |
st.markdown("### Hello, world!") | |
st.markdown("<img width=200px src='https://rozetked.me/images/uploads/dwoilp3BVjlE.jpg'>", unsafe_allow_html=True) | |
# ^-- можно показывать пользователю текст, картинки, ограниченное подмножество html - всё как в jupyter | |
text = st.text_area("TEXT HERE") | |
# ^-- показать текстовое поле. В поле text лежит строка, которая находится там в данный момент | |
from transformers import pipeline | |
raw_predictions = text | |
# тут уже знакомый вам код с huggingface.transformers -- его можно заменить на что угодно от fairseq до catboost | |
st.markdown(f"{raw_predictions}") | |
# выводим результаты модели в текстовое поле, на потеху пользователю |