app.py

from transformers import pipeline
import streamlit as st
pipe1 = pipeline("text-classification", model="Emma0123/fine_tuned_model")
pipe2 = pipeline("text-classification", model="jonas/roberta-base-finetuned-sdg")

# 获取用户输入的文本
input_text = input("Please enter the text: ")

# 使用第一个模型进行预测
result1 = pipe1(input_text)

# 判断第一个模型的输出结果
if result1[0]['label'] == 'LABEL_1':  # 根据您的模型实际返回的标签进行修改
    # 如果输出结果为1（或者对应的标签），将输入文本传递给第二个模型
    result2 = pipe2(input_text)
    print(result2)
else:
    # 如果输出结果为0（或者对应的标签），打印提示信息
    print("This content is unrelated to Environment.")