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import gradio as gr
from transformers import pipeline
# Cargar el pipeline de preguntas y respuestas
qa_pipeline = pipeline(
"question-answering",
model="mrm8488/bert-base-spanish-wwm-cased-finetuned-spa-squad2-es",
tokenizer="mrm8488/bert-base-spanish-wwm-cased-finetuned-spa-squad2-es"
)
# Función para obtener la respuesta
def responder(pregunta, contexto):
resultado = qa_pipeline(question=pregunta, context=contexto)
return resultado['answer']
# Interfaz de Gradio
interface = gr.Interface(
fn=responder,
inputs=[
gr.Textbox(lines=2, label="Pregunta"),
gr.Textbox(lines=10, label="Contexto")
],
outputs="text",
title="Preguntas y Respuestas en Español",
description="Modelo BETO afinado con SQuAD2.0 en español"
)
interface.launch()
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