app.py

import gradio as gr
from transformers import pipeline

# Carga el modelo
classifier = pipeline(
    "text-classification",
    model="finiteautomata/bertweet-base-sentiment-analysis",
    device=-1
)

# Función de clasificación
def classify_text(text):
    result = classifier(text)
    return "videojuegos" if result[0]['label'] == 'POS' else "películas"

# Configuración de Gradio con endpoints API
app = gr.Interface(
    fn=classify_text,
    inputs=gr.Textbox(lines=2, placeholder="Pega la noticia aquí..."),
    outputs="text",
    title="Filtro de Noticias: ¿Videojuego o Película?",
    api_name="predict"  # <--- ¡Clave para exponer la API!
)

app.launch(show_api=True)  # Muestra la documentación de la API