import streamlit as st import pandas as pd import utils import time from transformers import pipeline from transformers import AutoTokenizer from transformers import AutoModelForSequenceClassification ##################### model_berto='hackathon-somos-nlp-2023/DiagTrast-Berto' tokenizer_berto = AutoTokenizer.from_pretrained(model_berto) classifier_berto = pipeline("text-classification", model=model_berto) ##################### st.title('🏥 Diagnóstico de Trastornos Mentales') DemoTab, AboutTab = st.tabs(["Demo", "Acerca de"]) with DemoTab: with st.form(key="diagtrast_form"): sintomas = st.text_input(label = 'Introduce texto:', value = 'Soy el más guapo de mi clase') submit_button = st.form_submit_button(label="Clasificar") with st.form(key="examples"): ex_1 = st.form_submit_button(label="Yo también") if ex_1: sintomas.value = ex_1 if submit_button and not sintomas: st.warning("⚠️ Debe introducir los síntomas.") elif submit_button: with st.spinner('Clasificando...'): pred_berto = classifier_berto.predict(utils.clean_text(sintomas)) df = pd.DataFrame({ 'Modelo': ["DiagTrast-Berto"], 'Diagnóstico': [pred_berto[0]['label']] }) st.markdown("### Resultados:") st.caption("") st.dataframe(df, use_container_width=True) st.caption("") alert = st.success("✅ ¡Hecho!") with AboutTab: st.subheader("Motivación") st.markdown( "[Colocar aquí la motivación]." ) st.subheader("Recursos") st.markdown(""" Modelos usados: - [hackathon-somos-nlp-2023/DiagTrast-Berto](https://huggingface.co/hackathon-somos-nlp-2023/DiagTrast-Berto) Dataset: - [hackathon-somos-nlp-2023/DiagTrast](https://huggingface.co/datasets/hackathon-somos-nlp-2023/DiagTrast) """) st.subheader("Equipo") st.markdown(""" - [Alberto Martín Garrido](https://huggingface.co/Stremie) - [Edgar Mencia](https://huggingface.co/edmenciab) - [Miguel Ángel Solís Orozco](https://huggingface.co/homosapienssapiens) - [Jose Carlos Vílchez Villegas](https://huggingface.co/JCarlos) """)