Secret token

app.py

@@ -6,11 +6,10 @@ from dotenv import dotenv_values
 import pandas as pd
 from service_dops_api.dops_config import ServiceDopsConfig
 from service_dops_api.dops_classifier import DopsClassifier
-hf_token = dotenv_values('.env')['HF_TOKEN']
 def categoriser_predict(input_text):
     tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("warleagle/service_name_categorizer",
-                                          token=hf_token)
-    model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('warleagle/service_name_categorizer',token=hf_token)
+                                          token=HF_TOKEN)
+    model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('warleagle/service_name_categorizer',token=HF_TOKEN)
     clf = pipeline("text-classification", model=model, tokenizer=tokenizer)
     predictions = clf(input_text)
     numeric_label = int(predictions[0]['label'].split("_")[1])
@@ -19,8 +18,8 @@ def categoriser_predict(input_text):
     return text_label
 def doctor_spec_predict(input_text):
     tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("warleagle/specialists_categorizer_model",
-                                          token=hf_token)
-    model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('warleagle/specialists_categorizer_model',token=hf_token)
+                                          token=HF_TOKEN)
+    model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('warleagle/specialists_categorizer_model',token=HF_TOKEN)
     clf = pipeline("text-classification", model=model, tokenizer=tokenizer)
     predictions = clf(input_text)
     numeric_label = int(predictions[0]['label'].split("_")[1])
@@ -43,7 +42,11 @@ def service_pipeline(input_text):
 demo = gr.Interface(fn=service_pipeline,inputs=gr.components.Textbox(label='Название услуги'),
                     outputs=[gr.components.Textbox(label='Относится ли данная услуга к приёму специалиста'),
                              gr.components.Textbox(label='Специальность врача'),
-                             gr.components.Textbox(label='Дополнительные параметры услуги')])
+                             gr.components.Textbox(label='Дополнительные параметры услуги')],
+                    examples=[
+                        ['Врач-офтальмолог (высшая категория/кандидат медицинских наук), первичный приём'],
+                        ['Прием (осмотр, консультация) - врача -оториноларинголога Первичный, рекомендации'],
+                        ['Прием врача специалиста ЛОР']])
 
 if __name__ == "__main__":
     demo.launch()