app.py

import gradio as gr
from transformers import pipeline
import torch

qa = pipeline("question-answering", model="MarcBrun/ixambert-finetuned-squad")

def answer_question(
                    question="¿Cuál fue la fórmula más famosa de Einstein?", 
                    answer_text="En 1905, cuando Albert Einstein era un joven físico desconocido, empleado en la Oficina de Patentes de Berna, publicó su teoría de la relatividad especial. En ella incorporó, en un marco teórico simple fundamentado en postulados físicos sencillos, conceptos y fenómenos estudiados antes por Henri Poincaré y Hendrik Lorentz. Como una consecuencia lógica de esta teoría, dedujo la ecuación de la física más conocida a nivel popular: la equivalencia masa-energía, E=mc². Ese año publicó otros trabajos que sentarían algunas de las bases de la física estadística y de la mecánica cuántica."
                    ):

  answer = qa(question=question, context=answer_text)
  
  return [answer["answer"], answer["score"]]

iface = gr.Interface(fn=answer_question, inputs=[gr.inputs.Textbox(lines=1, placeholder="Question Here...", label="Question"),gr.inputs.Textbox(lines=7, placeholder="Context Here...", label="Context")], outputs=[gr.outputs.Textbox(label="Answer"),gr.outputs.Textbox(label="Score")], capture_session=True, title="Question Answering in English, Spanish and Basque", description="Write or paste a text and a question about something that appears in the text and see if the model can answer correctly. It works best in English, but it has proven itself to also understand Spanish and Basque!")
iface.launch()