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import gradio as gr
import pickle
import gzip
import surprise
# Comprimir el archivo pickle utilizando gzip
with open('modelo_recomendacion.pkl', 'rb') as f_in, gzip.open('archivo.modelo_recomendacion.gz', 'wb') as f_out:
f_out.writelines(f_in)
# Cargar el modelo desde un archivo
with open('modelo_recomendacion.pkl', 'rb') as archivo:
model = pickle.load(archivo)
def get_predictions(userId, id):
predictions = model.predict(userId, id)
if predictions.est >= 4:
mensaje = "Muy recomendada"
elif predictions.est >= 3 and predictions.est < 4:
mensaje = "Recomendada"
else:
mensaje = f"No te la recomiendo ({predictions.est:.2f})"
return mensaje
inputs = [
gr.inputs.Textbox(label="User ID"),
gr.inputs.Textbox(label="ID"),
]
output = gr.outputs.Textbox(label="Predicci贸n")
iface = gr.Interface(fn=get_predictions, inputs=inputs, outputs=output, title="Predicci贸n de recomendaci贸n de pel铆culas")
iface.launch()
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