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 # Aplicacion principal para cargar modelo, generar los prompts, y el la explicacion de los datos
 import streamlit as st
 import re
+import pandas as pd
+
+from supabase import create_client, Client
 from transformers import pipeline
 
 # funcion para extraccion de codigo del modelo
@@ -14,8 +17,29 @@ def extract_code(llm_output):
 
 # funcion para prompts
 
+
+
+#Aqui van las credenciales, conectar las credenciales de Supabase en "Secrets"
 # conexion a supabase
 
+#SUPABASE_URL = 
+#SUPABASE_KEY = 
+
+def load_data():
+       """fertility, geo data, labor, population y predictions """
+    try:
+        response = supabase.from_("LabourForecast").execute()
+        if response.error:
+            st.error(f"Error fetching data: {response.error}")
+            return pd.DataFrame()
+        else:
+            return pd.DataFrame(response.data)
+    except Exception as e:
+        st.error(f"An error occurred: {e}")
+        return pd.DataFrame()
+
+
+
 # Pendiente las Keys, dependiendo del modelo que escojamos
 
 model_name = "google/flan-t5-small"  # Probando modelos