from fastai.text.all import * import gradio as gr # Cargamos el learner learner = load_learner('roberta.pkl') # Definimos las etiquetas de nuestro modelo labels = ['A1', 'A2', 'B1', 'B2', 'C1'] # Definimos una funciĆ³n que se encarga de llevar a cabo las predicciones def predict(text): pred,pred_idx,probs = learner.predict(text) return {labels[i]: float(probs[i]) for i in range(len(labels))} # Creamos la interfaz y la lanzamos. gr.Interface(fn=predict, inputs=gr.inputs.Textbox(), outputs=gr.outputs.Label()).launch(share=False)