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import gradio as gr
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, pipeline
pretrained_model = "datificate/gpt2-small-spanish"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(pretrained_model, use_fast=True)
tuned_model = 'jorge-henao/gpt2-small-spanish-historias-conflicto-col'
sonnets_pipe = pipeline('text2text-generation', model=tuned_model, tokenizer=tokenizer)
def make_new_story(prompt, max_lenght):
ouputs = sonnets_pipe(prompt, max_length=max_lenght,
num_beams=5,
early_stopping=True,
repetition_penalty=20.0,
num_return_sequences=1)
return ouputs[0]['generated_text']
description = """
<p>
<br></br>
<br>Este espacio hace parte de un proyecto open source que busca ayudar con el entendimiento de temas relevantes para el país, como estas elecciones y la memoria histórica Colombiana. <a href= "https://github.com/jorge-henao/ask_to_democracy">repo en github con FastAPI</a></br>
Por: Jorge Henao 🇨🇴 <a href="https://twitter.com/jhenaotw" target='_blank'>Twitter</a> <a href="https://www.linkedin.com/in/henaojorge" target='_blank'/>LinkedIn</a>
</p>
"""
examples = [
['cuando salí no había nadie', 20 ],
['La última vez que la vi', 140],
['LLegaron y mi vida se fue', 140]
]
iface = gr.Interface(fn=make_new_story,
title= "Generador de historias basadas en el conflicto Colombiano",
description = description,
inputs=[
gr.inputs.Textbox(lines=2, placeholder="Escrbe algo para comenzar", label='Escribe algo para comenzar'),
gr.inputs.Slider(minimum = 20, maximum = 200, default = 140, step = 5, label='Salida máxima de caracteres')],
outputs=[
gr.outputs.Textbox(label="Tu poema"),
],
examples = examples,
theme = 'default'
)
iface.launch(enable_queue=True)