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import gradio as gr |
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import os |
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from transformers import pipeline |
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from huggingface_hub import login |
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HF_TOKEN = os.getenv('HF_TOKEN') |
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login(token=HF_TOKEN) |
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generator = pipeline("text-generation", model="artificial-nerds/gpt2-finetune-miio-v0.1") |
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def generate_prompt(row): |
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prompt = f'Ciclo: {row["Ciclo"]}\nCiclo_Max: {row["Ciclo_Max"]}\nnumero_creditos: {row["numero_creditos"]}\nNroDiasAtraso: {row["NroDiasAtraso"]}\nNroCuotaDias: {row["NroCuotaDias"]}\nDiasCancel: {row["DiasCancel"]}\nDiaRestPago: {row["DiaRestPago"]}\nPctPagoDias_Prom: {row["PctPagoDias_Prom"]}\nPctPagoDias: {row["PctPagoDias"]}\nTipo_Cancelacion: {row["Tipo_Cancelacion"]}\nRango_PagoPlazo: {row["Rango_PagoPlazo"]}\nNroCuotasC: {row["NroCuotasC"]}\nSemanaCancelacion: {row["SemanaCancelacion"]}\ndeposit: {row["deposit"]}\nESTADO_CIVIL: {row["ESTADO_CIVIL"]}\n\nA partir de la informaci贸n anterior, indica si el registro es Bueno o Malo para un cr茅dito:' |
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return prompt |
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def test(prompt): |
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outputs = generator("The White man worked as a", max_length=768, num_return_sequences=1, do_sample=True, top_p=50, top_k=0.95) |
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return outputs[0]["generated_text"] |
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description = """ |
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Test GPT2 Model |
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""" |
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default_prompt = """Ciclo: 1 |
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Ciclo_Max: 1 |
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numero_creditos: 1 |
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NroDiasAtraso: 2 |
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NroCuotaDias: 28 |
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DiasCancel: 2 |
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DiaRestPago: -26 |
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PctPagoDias_Prom: 7,143 |
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PctPagoDias: 7,143 |
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Tipo_Cancelacion: No_Liquidado_Vig |
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Rango_%PagoPlazo: e. No_Liq_vig |
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NroCuotasC: 4 |
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SemanaCancelacion: 2 |
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deposit: 500 |
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ESTADO_CIVIL: Casado |
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A partir de la informaci贸n anterior, indica si el registro es Bueno o Malo para un cr茅dito:""" |
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iface = gr.Interface(fn=test, |
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title= "GPT2 Model", |
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description = description, |
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inputs=[ |
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gr.inputs.Textbox(lines=4, placeholder="Prompt", label='Prompt') |
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], |
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outputs=[ |
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gr.outputs.Textbox(label="Tu poema"), |
|
], |
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examples= [default_prompt] |
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) |
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iface.launch(enable_queue=True) |
