juancamval commited on
Commit
e41c514
·
verified ·
1 Parent(s): bb48078

Update app.py

Browse files
Files changed (1) hide show
  1. app.py +11 -8
app.py CHANGED
@@ -1,23 +1,26 @@
1
  from transformers import pipeline
2
  import gradio as gr
 
3
 
4
- # Define el modelo de traducción inglés-español
5
  modelo_traduccion = pipeline("translation", model="Helsinki-NLP/opus-mt-en-es")
6
 
7
- # Define el modelo de clasificación de idiomas (cambiado a joosbu/roberta-small-langdet)
8
- modelo_idioma = pipeline("text-classification", model="joosbu/roberta-small-langdet")
9
-
10
  def detectar_idioma(texto):
11
  """
12
- Detecta el idioma del texto utilizando el modelo roberta-small-langdet.
13
 
14
  Args:
15
  texto (str): El texto del cual se quiere detectar el idioma.
16
 
17
  Returns:
18
- str: El código del idioma detectado (ej: 'en', 'es').
19
  """
 
20
  try:
 
 
 
 
21
  resultado = modelo_idioma(texto, top_k=1)[0]
22
  return resultado['label']
23
  except Exception as e:
@@ -26,7 +29,7 @@ def detectar_idioma(texto):
26
 
27
  def traducir_texto(texto_en):
28
  """
29
- Traduce el texto de entrada del inglés al español, previa verificación del idioma.
30
 
31
  Args:
32
  texto_en (str): El texto en inglés que se va a traducir.
@@ -62,7 +65,7 @@ def borrar_entrada(texto_entrada):
62
 
63
  with gr.Blocks() as interfaz_traductor:
64
  """
65
- Define la interfaz gráfica de la aplicación de traducción de inglés a español con detección de idioma (roberta-small-langdet).
66
  """
67
  gr.Markdown("# Traductor Inglés a Español")
68
  with gr.Row():
 
1
  from transformers import pipeline
2
  import gradio as gr
3
+ import os # Importa la librería 'os' para acceder a las variables de entorno
4
 
5
+ # Modelo de traducción inglés-español (no requiere token para la mayoría de los casos)
6
  modelo_traduccion = pipeline("translation", model="Helsinki-NLP/opus-mt-en-es")
7
 
 
 
 
8
  def detectar_idioma(texto):
9
  """
10
+ Detecta el idioma del texto utilizando el modelo xlm-roberta-large, leyendo el token del entorno.
11
 
12
  Args:
13
  texto (str): El texto del cual se quiere detectar el idioma.
14
 
15
  Returns:
16
+ str: El código del idioma detectado (ej: 'en', 'es') o None si hay un error.
17
  """
18
+ api_token = os.environ.get("HF_TOKEN") # Lee el valor de la variable de entorno HF_TOKEN
19
  try:
20
+ kwargs = {}
21
+ if api_token:
22
+ kwargs['token'] = api_token
23
+ modelo_idioma = pipeline("text-classification", model="papluca/xlm-roberta-large-language-detection", **kwargs)
24
  resultado = modelo_idioma(texto, top_k=1)[0]
25
  return resultado['label']
26
  except Exception as e:
 
29
 
30
  def traducir_texto(texto_en):
31
  """
32
+ Traduce el texto de entrada del inglés al español, leyendo el token del entorno.
33
 
34
  Args:
35
  texto_en (str): El texto en inglés que se va a traducir.
 
65
 
66
  with gr.Blocks() as interfaz_traductor:
67
  """
68
+ Define la interfaz gráfica de la aplicación de traducción de inglés a español con lectura del token desde el entorno.
69
  """
70
  gr.Markdown("# Traductor Inglés a Español")
71
  with gr.Row():