Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,16 @@
+import streamlit as st
+
+st.markdown("### Hello, world!")
+st.markdown("<img width=200px src='https://rozetked.me/images/uploads/dwoilp3BVjlE.jpg'>", unsafe_allow_html=True)
+# ^-- можно показывать пользователю текст, картинки, ограниченное подмножество html - всё как в jupyter
+
+text = st.text_area("TEXT HERE")
+# ^-- показать текстовое поле. В поле text лежит строка, которая находится там в данный момент
+
+from transformers import pipeline
+pipe = pipeline("ner", "Davlan/distilbert-base-multilingual-cased-ner-hrl")
+raw_predictions = pipe(text)
+# тут уже знакомый вам код с huggingface.transformers -- его можно заменить на что угодно от fairseq до catboost
+
+st.markdown(f"{raw_predictions}")
+# выводим результаты модели в текстовое поле, на потеху пользователю