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+ import gradio as gr
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+
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+ title = "BERTIN, tengo una pregunta"
4
+ description = "BERTIN large fine-tuned con el corpus SQAC (Spanish Question-Answering Corpus)"
5
+ examples = [
6
+ ["BERTIN es un conjunto de modelos de NLP tipo RoBERTa entrenados durante el evento JAX/Flax organizado por Hugging Face.", "¿Qué es BERTIN?"],
7
+ ["El corpus SQAC fue creado por un equipo del Barcelona Supercomputing Center y la sigla proviene de Spanish Question-Answering Corpus.", "¿Qué significa SQAC?"]
8
+ ]
9
+ article = """
10
+ <p style='text-align: center'>
11
+ NLP en ES 🤗 | <a href='https://nlp-en-es.org'> nlp-en-es.org </a>
12
+ </p>
13
+ """
14
+
15
+ gr.Interface.load(
16
+ name="huggingface/nlp-en-es/bertin-large-finetuned-sqac",
17
+ inputs=[gr.inputs.Textbox(label="Contexto"), gr.inputs.Textbox(label="Pregunta")],
18
+ outputs=gr.outputs.Textbox(label="Respuesta"),
19
+ title=title,
20
+ description=description,
21
+ article=article,
22
+ examples=examples,
23
+ theme="huggingface",
24
+ allow_screenshot=True,
25
+ allow_flagging=True,
26
+ flagging_dir="flagged",
27
+ enable_queue=True
28
+ ).launch()