app2.py

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()