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Practica7

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Practica7 / app.py

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	from huggingface_hub import from_pretrained_fastai
	import gradio as gr
	# from fastai.vision.all import *
	from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
	import torch


	# repo_id = "YOUR_USERNAME/YOUR_LEARNER_NAME"
	repo_id = "islasher/clasificador-dair-emotion"

	labels = ['sadness', 'joy', 'love', 'anger', 'fear', 'surprise']

	# Definimos una función que se encarga de llevar a cabo las predicciones


	# Cargar el modelo y el tokenizador
	nombre_modelo = "islasher/clasificador-dair-emotion"
	model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(nombre_modelo)
	tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(nombre_modelo)


	def predict(frase):
	#img = PILImage.create(img)
	inputs = tokenizer(frase, return_tensors="pt")
	outputs = model(**inputs)
	predicted_class = torch.argmax(outputs.logits, dim=1).item()
	return labels[predicted_class]

	# Creamos la interfaz y la lanzamos.
	gr.Interface(fn=predict, inputs="text", outputs="text").launch(share=False)