from huggingface_hub import from_pretrained_fastai
import gradio as gr
from fastai.vision.all import *

# repo_id = "YOUR_USERNAME/YOUR_LEARNER_NAME"
repo_id = "allopeap/Emociones2"

learner = from_pretrained_fastai(repo_id)
labels = learner.dls.vocab

# Definimos una función que se encarga de llevar a cabo las predicciones
def predict(text):
    
    pred, _, probs = learner.predict(text)
    # Convertir la predicción a etiqueta
    if pred == '0':
        return "Positive"
    elif pred == '1':
        return "Neutral"
    else:
        return "Negative"


examp = ["Estoy muy feliz de verte, encima hace un dia muy bueno, ha salido todo perfecto",
                "He probado una nueva espuma para el pelo y sí que lo deja más rizado pero se queda como efecto gomina y no me gusta.",
                "Esta ceniza me tiene harta, me arden los ojos", "Hola @user, ayer vi en Netflix una pelicula nueva."]

# Creamos la interfaz y la lanzamos. 
gr.Interface(
    fn=predict, 
    inputs=gr.inputs.Textbox(lines=1, placeholder="Ingresa el texto aquí..."), 
    outputs=gr.Textbox(label="Prediction"),
    examples=examp
).launch(share=False)