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import gradio as gr | |
import pipeline | |
# Cargar el modelo de generaci贸n de texto en espa帽ol | |
generador = pipeline("text-generation", model="datificate/gpt2-small-spanish") | |
# Funci贸n de generaci贸n de texto | |
def generar_texto(input_text): | |
resultado = generador(input_text, max_length=50, num_return_sequences=1) | |
return resultado[0]['generated_text'] | |
# Ejemplos de entrada | |
ejemplos = [["El cielo es de color azul"],["Los estudiantes de sistemas"],["Los elefantes son rosas"]] | |
# Interfaz de Gradio | |
interfaz = gr.Interface( | |
fn=generar_texto, | |
inputs="text", | |
outputs="text", | |
examples=ejemplos, | |
title="Generador de Textos en Espa帽ol", | |
description="Introduce una frase o selecciona un ejemplo para que el modelo complete el texto." | |
) | |
interfaz.launch() | |