app.py

from transformers import pipeline # <- Simplifica o uso de modelos pre-treinados

def sentiment_analysis(input_user):
    '''
    Essa função recolhe a mensagem do
    user e retorna o sentimento (positivo/negativo).
    '''

    # Definir tarefa de classificação
    pipe = pipeline("sentiment-analysis") # <- Modelo pode ser personalizado

    response = pipe(input_user) # <- Mensagem para ser avaliada

    for r in response:
        return (r['label'])
    

!pip install -q gradio;

# Importar Gradio
import gradio as gr

# Criação da interface
interface = gr.Interface(fn=sentiment_analysis, # <- Função que retorna classificação do texto
                          inputs=[gr.Textbox(label="Mensagem", placeholder="Mensagem")], # <- Campo de texto
                          outputs=gr.Textbox(label="Classificação"), # <- Resposta
                          title="Sentiment-Analysis" 
                          )
# Run
interface.launch(share=True)