Clf / app.py
Nikendolo's picture
Create app.py
b36a34d
raw
history blame
928 Bytes
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