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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 target=”_blank” 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() | |