import gradio as gr
from transformers import pipeline

# repo_id = "YOUR_USERNAME/YOUR_LEARNER_NAME"
repo_id = "luisvarona/clasificador-trek"

classifier = pipeline("text-classification", model="luisvarona/clasificador-trek")


# Definimos una función que se encarga de llevar a cabo las predicciones
def predict(str):
    #img = PILImage.create(img)
    dic_label_score = classifier(str) 
    return dic_label_score[score]
    
# Creamos la interfaz y la lanzamos. 
gr.Interface(fn=predict, inputs="textbox", outputs="textbox").launch(share=True) #examples=['im1.png','im2.png']