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 import gradio as gr
-from transformers import pipeline
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, TextClassificationPipeline
 
-examples = [["Introducción al análisis de riesgos competitivos bajo el enfoque de la función de incidencia acumulada (FIA) y su aplicación con R"], ["Los promedios de calificaciones y clasificar por grupo o asignatura se realizaron a través de tablas dinámicas en Excel"]]
+title = "Clasificador de Tesis"
+
+description = "hugginface/hackathon-pln-es/unam_tesis_BETO_finnetuning"
+
+article = """
+    ## Miembros del Equipo:
+        - Isaac Isaías López López ([MajorIsaiah](https://huggingface.co/MajorIsaiah))
+        - Dionis López Ramos ([inoid](https://huggingface.co/inoid))
+        - Yisel Clavel Quintero ([clavel](https://huggingface.co/clavel))
+        - Ximena Yeraldin López López ([Ximyer](https://huggingface.co/Ximyer))
+"""
+
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('hiiamsid/BETO_es_binary_classification', use_fast=False)
+model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(
+    'hackathon-pln-e/unam_tesis_beto_finnetuning', num_labels=5, output_attentions=False, output_hidden_states=False)
+pipe = TextClassificationPipeline(model=model, tokenizer=tokenizer, return_all_scores=True)
+ 
+classificationResult = pipe("El objetivo de esta tesis es elaborar un estudio de las condiciones asociadas al aprendizaje desde casa.")
+
+
+def thesis_prediction(input):
+    pass
+    
+
+examples = ["Introducción al análisis de riesgos competitivos bajo el enfoque de la función de incidencia acumulada (FIA) y su aplicación con R", "Los promedios de calificaciones y clasificar por grupo o asignatura se realizaron a través de tablas dinámicas en Excel"]
 
 if __name__ == "__main__":
-    gr.Interface.load("hugginface/hackathon-pln-es/unam_tesis_BETO_finnetuning",
-        inputs=[gr.inputs.Textbox(
+    gr.Interface(
+        fn=thesis_prediction,
+        inputs=gr.inputs.Textbox(
             lines=2,
             placeholder="Ingrese de favor el título de la tesis o un fragmento de esta.",
-        )],
+        ),
         outputs=["text"],
+        title=title,
+        description=description,
+        article=article,
         examples=[examples],
-        title="Clasificador de Tesis",
     ).launch()