app.py

import os
from transformers import pipeline
from huggingface_hub import HfApi

# Obtén la clave de acceso de la variable de entorno
access_token = os.environ.get("HUGGING_FACE_ACCESS_TOKEN")

# Crear una instancia de HfApi
api = HfApi(endpoint="https://huggingface.co")

# Cargar el modelo pre-entrenado con autenticación
gender_classifier = pipeline('text-classification', model='Dannel/Gender_Classifier', use_auth_token=access_token)

# Resto del código...
def infer_gender(name):
    """
    Infiere el género de una persona a partir de su nombre.
    
    Args:
        name (str): El nombre de la persona.
        
    Returns:
        str: El género predicho ('Male' o 'Female').
    """
    # Hacer la predicción utilizando el modelo cargado
    prediction = gender_classifier([name])[0]
    
    return prediction['label']

# Crear la interfaz de Gradio
demo = gr.Interface(
    fn=infer_gender,
    inputs=gr.Textbox(label="Nombre"),
    outputs=gr.Label(label="Género predicho"),
    title="Clasificador de Género",
    description="Ingresa un nombre para predecir su género."
)

# Ejecutar la aplicación
demo.launch(share=True)