app.py

from fastai.text.all import *
import gradio as gr
from fastai import *
from datasets import load_dataset
import pandas as pd


# Cargamos el learner
learn = load_learner('export.pkl')

# Definimos las etiquetas de nuestro modelo
labels = [0,1]


# Definimos una función que se encarga de llevar a cabo las predicciones
def predict(res:str):
    pred,pred_idx,probs = learn.predict(res)
    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(num_top_classes=2)).launch(share=False)