import gradio as gr


from transformers import AutoModelForSequenceClassification
import torch

from transformers import AutoTokenizer


tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("somosnlp/bertin_base_climate_detection_spa_v2")

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("somosnlp/bertin_base_climate_detection_spa_v2")

id2label = {0: "NEGATIVE", 1: "POSITIVE"}
label2id = {"NEGATIVE": 0, "POSITIVE": 1}

def inference_fun(Texto):
    inputs = tokenizer(Texto, return_tensors="pt", truncation=True)
    with torch.no_grad():
        logits = model(**inputs).logits
    predicted_class_id = logits.argmax().item()
    output_tag = model.config.id2label[predicted_class_id]
    output_logit = logits
    return output_tag, output_logit

examples = [
    [
        "Los gases refrigerantes fluorados son potentes gases de efecto invernadero. Las alternativas, como el amoniaco o el dióxido de carbono capturado, pueden sustituirlos con el tiempo."
    ],
    [
        "Miami es la cuadragésimo segunda ciudad más poblada de Estados Unidos. El área metropolitana de Miami, que incluye los condados de Miami-Dade, Broward y Palm Beach, tiene una población combinada de más de 5,4 millones de habitantes, siendo la cuarta mayor del país (detrás de Chicago) y la mayor del sureste de los Estados Unidos. En 2008 las Naciones Unidas estimaron que la aglomeración urbana de la ciudad era la sexta más importante del país y la 44ª del mundo. Como nueva megalópolis en formación, con 12.795.076 (en 2008), Miami es la cuarta región urbana de Estados Unidos, detrás de Los ángeles, Nueva York, y Chicago. También conocida como conurbación de Florida, abarca sus tres mayores áreas metropolitanas: Miami, Tampa y Orlando, ocupando el lugar vigésimo octavo puesto mundial por población (véase el ). En el censo estadounidense de 2000 la ciudad registró 362.470 habitantes, 134.198 hogares y 83.336 familias que residían en Miami. La densidad de población era de 3.923,5 habitantes/km² y había 148.388 unidades de vivienda en una densidad media de 1.606,2 por km²."
    ],
    [
        "El uso excesivo de fertilizantes nitrogenados -un fenómeno frecuente en la agricultura- da lugar a la producción de óxido nitroso, un potente gas de efecto invernadero. Un uso más juicioso de los fertilizantes puede frenar estas emisiones y reducir la producción de fertilizantes, que consume mucha energía."
    ]
]

description = "En la siguiente interfaz puedes introducir un texto cualquiera, luego puedes dar click en submit y devolverá una etiqueta de POSITIVO: para un texto que aborde temas de cambio climatico y NEGATIVO: para un texto en general que no hable de estos temas"

iface = gr.Interface(fn=inference_fun, inputs="text", outputs=["label", "text"], examples=examples, description=description)
iface.launch()