Update app.py

app.py

@@ -3,7 +3,7 @@ import tensorflow as tf
 from transformers import pipeline
 import os
 
-'''
+# Cargar tus modelos de clasificación (asumiendo que están en la raíz del proyecto)
 try:
     model_transformer_encoder = tf.keras.models.load_model('stacked_transformer_encoder.keras')
     model_transformer_positional_encoding = tf.keras.models.load_model('transformer_encoder_pos.keras')
@@ -17,7 +17,7 @@ except Exception as e:
     model_simple_rnn = None
     model_lstm = None
 
-# Cargar el pipeline de traducción de Hugging Face 
+# Cargar el pipeline de traducción de Hugging Face (inglés a español)
 try:
     translator_en_es = pipeline("translation", model="Helsinki-NLP/opus-mt-en-es")
 except Exception as e:
@@ -25,31 +25,10 @@ except Exception as e:
     translator_en_es = None
 
 def clasificar_noticia(texto, modelo_seleccionado):
-    """Función para clasificar el texto usando el modelo seleccionado."""
-    modelo_a_usar = None
-    if modelo_seleccionado == "Transformer Encoder Apilado" and model_transformer_encoder is not None:
-        modelo_a_usar = model_transformer_encoder
-    elif modelo_seleccionado == "Transformer Positional Encoding" and model_transformer_positional_encoding is not None:
-        modelo_a_usar = model_transformer_positional_encoding
-    elif modelo_seleccionado == "Simple RNN" and model_simple_rnn is not None:
-        modelo_a_usar = model_simple_rnn
-    elif modelo_seleccionado == "LSTM" and model_lstm is not None:
-        modelo_a_usar = model_lstm
-
-    if modelo_a_usar:
-
-        prediction = modelo_a_usar.predict([texto])
-        return f"Clase predicha ({modelo_seleccionado}): {prediction}"
-    else:
-        return f"El modelo '{modelo_seleccionado}' no está disponible."
+    pass
 
 def traducir_texto_en_es(texto_en):
-    """Función para traducir texto de inglés a español."""
-    if translator_en_es:
-        result = translator_en_es(texto_en)[0]['translation_text']
-        return result
-    else:
-        return "El modelo de traducción (inglés a español) no está disponible."
+    pass
 
 def main():
     with gr.Blocks() as demo:
@@ -84,23 +63,9 @@ def main():
                 ],
             ],
             ["Clasificación de Noticias", "Traducción (Inglés a Español)"]
-        ) as tabs:
-            boton_clasificar.click(fn=clasificar_noticia, inputs=[input_texto_clasificacion, modelo_seleccion], outputs=output_clasificacion)
-            boton_traducir.click(fn=traducir_texto_en_es, inputs=[input_texto_traduccion], outputs=output_traduccion)
-
-    demo.launch()'''
-
-import gradio as gr
-
-def greet(name):
-    return "Hello, " + name + "!"
-
-def main():
-    with gr.Blocks() as demo:
-        name_input = gr.Textbox(label="Name")
-        output_text = gr.Textbox(label="Output")
-        greet_button = gr.Button("Greet")
-        greet_button.click(fn=greet, inputs=name_input, outputs=output_text)
+        ) #as tabs:
+            #boton_clasificar.click(fn=clasificar_noticia, inputs=[input_texto_clasificacion, modelo_seleccion], outputs=output_clasificacion)
+            #boton_traducir.click(fn=traducir_texto_en_es, inputs=[input_texto_traduccion], outputs=output_traduccion)
 
     demo.launch()