app.py

import gradio as gr
import numpy as np
from transformers import pipeline
from utils.tokenizer import Tokenizer
from utils.lstm import LSTM
from utils.load_model import load_model
from utils.production_model import ProductionModel

# Cargamos modelos

## Transformers
pipeline_clf = pipeline("text-classification", model = "stinoco/beto-sentiment-analysis-finetuned", return_all_scores = True)
pipeline_pos = pipeline("token-classification", model = "sagorsarker/codeswitch-spaeng-pos-lince")

## LSTM
clf_marketing = load_model('marketing')
clf_cliente = load_model('cliente')
clf_conforme = load_model('conforme')
clf_devoluciones = load_model('devoluciones')
clf_entrega = load_model('entrega')
clf_financiamiento = load_model('financiamiento')
clf_otros = load_model('otros')
clf_stock = load_model('stock')
clf_ventas = load_model('ventas')

# PREDICT
def predict(text):
  # Text Classification
  classes = pipeline_clf(text)[0]
  macro_probas = {element['label']: element['score'] for element in classes}
  macro_probas = dict(sorted(macro_probas.items(), key=lambda x: x[1], reverse = True)[:4])
  macro_probas['Resto'] = 1 - sum(macro_probas.values())

  macro_label = max(macro_probas, key = macro_probas.get)
  macro_labels = macro_label.split(' - ')

  output = {macro_output: macro_probas, cliente_component: None, conforme_component: None,
            devoluciones_component: None, entrega_component: None, financiamiento_component: None,
            otros_component: None, stock_component: None, marketing_component: None,
            ventas_component: None, row_cliente: gr.update(visible = False),
            row_conforme: gr.update(visible = False), row_devoluciones: gr.update(visible = False),
            row_entrega: gr.update(visible = False), row_financiamiento: gr.update(visible = False),
            row_otros: gr.update(visible = False), row_stock: gr.update(visible = False),
            row_marketing: gr.update(visible = False), row_ventas: gr.update(visible = False),}

  if 'Atención al cliente' in macro_labels:
    output[row_cliente] = gr.update(visible = True)
    output[cliente_component] = clf_cliente.predict([text])

  if 'Conforme' in macro_labels:
    output[row_conforme] = gr.update(visible = True)
    output[conforme_component] = clf_conforme.predict([text])

  if 'Devoluciones' in macro_labels:
    output[row_devoluciones] = gr.update(visible = True)
    output[devoluciones_component] = clf_devoluciones.predict([text])

  if 'Entrega' in macro_labels:
    output[row_entrega] = gr.update(visible = True)
    output[entrega_component] = clf_entrega.predict([text])

  if 'Financiamiento' in macro_labels:
    output[row_financiamiento] = gr.update(visible = True)
    output[financiamiento_component] = clf_financiamiento.predict([text])

  if 'Otros' in macro_labels:
    output[row_otros] = gr.update(visible = True)
    output[otros_component] = clf_otros.predict([text])

  if 'Stock' in macro_labels:
    output[row_stock] = gr.update(visible = True)
    output[stock_component] = clf_stock.predict([text])

  if 'Trade Marketing' in macro_labels:
    output[row_marketing] = gr.update(visible = True)
    output[marketing_component] = clf_marketing.predict([text])

  if 'Ventas' in macro_labels:
    output[row_ventas] = gr.update(visible = True)
    output[ventas_component] = clf_ventas.predict([text])

  return output


# DEMO
with gr.Blocks(title = 'Modelo NPS') as demo:

  gr.Markdown(
    '''
    # <center>Modelo de Clasificación NPS</center>
    Este es un modelo para categorizar reclamos de NPS, prueba escribiendo reclamos abajo!
    ''')

  with gr.Column() as text_col:
    with gr.Row():
      text_input = gr.Textbox(placeholder = "Ingresa el reclamo acá", label = 'Reclamo')
      #macro_output = gr.outputs.Label(label = 'Categorías Generales')
      
  with gr.Row():
    macro_output = gr.outputs.Label(label = 'Categorías Generales')  

  with gr.Row():
    #macro_output = gr.outputs.Label(label = 'Categorías Generales')
    with gr.Row(visible = False) as row_cliente:
      cliente_component = gr.outputs.Label(label = 'Categorías Atención al Cliente')

    with gr.Row(visible = False) as row_conforme:
      conforme_component = gr.outputs.Label(label = 'Categorías Conforme')

    with gr.Row(visible = False) as row_devoluciones:
      devoluciones_component = gr.outputs.Label(label = 'Categorías Devoluciones')

    with gr.Row(visible = False) as row_entrega:
      entrega_component = gr.outputs.Label(label = 'Categorías Entrega')

    with gr.Row(visible = False) as row_financiamiento:
      financiamiento_component = gr.outputs.Label(label = 'Categorías Financiamiento')

    with gr.Row(visible = False) as row_otros:
      otros_component = gr.outputs.Label(label = 'Categorías Otros')

    with gr.Row(visible = False) as row_stock:
      stock_component = gr.outputs.Label(label = 'Categorías Stock')

    with gr.Row(visible = False) as row_marketing:
      marketing_component = gr.outputs.Label(label = 'Categorías Trade Marketing')

    with gr.Row(visible = False) as row_ventas:
      ventas_component = gr.outputs.Label(label = 'Categorías Ventas')

  outputs = [
      macro_output, cliente_component, conforme_component, devoluciones_component,
      entrega_component, financiamiento_component, otros_component, stock_component,
      marketing_component, ventas_component, row_cliente, row_conforme,
      row_devoluciones, row_entrega, row_financiamiento, row_otros,
      row_stock, row_marketing, row_ventas, ]

  button = gr.Button('Submit')
  button.click(fn = predict, inputs = text_input, outputs = outputs)

  gr.Examples(
      examples = [['sale mas a cuenta comprar en los supermercados que a la cervecería'], 
                  ['llega las latas abolladas sucias'],
                  ['vendedor no viene presencialmente solo por whatsapp'],
                  ['mejorar la atención de los repartidores porque roban'],
                  ['seria bueno mas promociones y publicidad']],
      inputs = text_input)

demo.launch()