app.py

from fastai.text.all import *
import gradio as gr

# Cargamos el learner
learner = load_learner('roberta.pkl')

# Definimos las etiquetas de nuestro modelo
labels = ['A1', 'A2', 'B1', 'B2', 'C1']

example1 = "de los precios como son y para las condiciones de la reservacion . como puedo realiza la reserva en el hotel de ustedes puedes"
example2 = "lengua y literatura española por su enfásis en cómo el contexto histórico y político influye el tipo y la manera de escribir la literatura."

# Definimos una función que se encarga de llevar a cabo las predicciones
def predict(text):
    pred= learner.predict(text)[0]
    probs = pred['probs']
    return {labels[i]: float(probs[i]) for i in range(len(labels))}
    
# Creamos la interfaz y la lanzamos. 
gr.Interface(fn=predict, inputs=gr.inputs.Textbox(), outputs=gr.outputs.Label(),examples=[example1,example2]).launch(share=False)