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| import gradio as gr | |
| title = "BERTIN, tengo una pregunta" | |
| description = "BERTIN large fine-tuned con el corpus SQAC (Spanish Question-Answering Corpus)" | |
| examples = [ | |
| ["BERTIN es un conjunto de modelos de NLP tipo RoBERTa entrenados durante el evento JAX/Flax organizado por Hugging Face.", "¿Qué es BERTIN?"], | |
| ["El corpus SQAC fue creado por un equipo del Barcelona Supercomputing Center y la sigla proviene de Spanish Question-Answering Corpus.", "¿Qué significa SQAC?"] | |
| ] | |
| article = """ | |
| <p style='text-align: center'> | |
| NLP en ES 🤗 | <a href='https://nlp-en-es.org'> nlp-en-es.org </a> | |
| </p> | |
| """ | |
| gr.Interface.load( | |
| name="huggingface/nlp-en-es/bertin-large-finetuned-sqac", | |
| inputs=[gr.inputs.Textbox(label="Contexto"), gr.inputs.Textbox(label="Pregunta")], | |
| outputs=gr.outputs.Textbox(label="Respuesta"), | |
| title=title, | |
| description=description, | |
| article=article, | |
| examples=examples, | |
| theme="huggingface", | |
| allow_screenshot=True, | |
| allow_flagging=True, | |
| flagging_dir="flagged", | |
| enable_queue=True | |
| ).launch() | |