app.py

#python file
#jcmachicao

import streamlit as st
import torch
from transformers import pipeline
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForQuestionAnswering
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("mrm8488/bert-base-spanish-wwm-cased-finetuned-spa-squad2-es")
modelo_qa = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained("mrm8488/bert-base-spanish-wwm-cased-finetuned-spa-squad2-es")
preguntas = pipeline('question-answering', model=modelo_qa, tokenizer=tokenizer)

texto_default = 'Los jardines tienen flores que dependen del cuidado de los jardineros. Una buena selección de los jardineros es garantía de la calidad de las flores.'
texto = st.text_area('Cargue un texto de hasta 5 hojas, 1500 palabras, ó 15000 caracteres: ', texto_default)

preg_1 = st.text_input('Pregunta 1', '¿Qué son los jardines?')
preg_2 = st.text_input('Pregunta 2', '¿Qué garantiza la calidad de las flores?')
preg_3 = st.text_input('Pregunta 3', '¿Qué relación hay entre las flores y los jardineros?')

pregs = [preg_1, preg_2, preg_3]

boton_preg2 = st.button('Enviar preguntas')

if boton_preg2:
    for preg in pregs:
      respuesta = preguntas({'question': preg, 'context': texto})
      st.write(preg)
      st.write(respuesta['answer'])
      st.write('\n Confiabilidad: ', respuesta['score'])