init commit

app.py

@@ -1,4 +1,15 @@
 import streamlit as st
 
-x = st.slider('Select a value')
-st.write(x, 'squared is', x * x)
+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("It's prediction: GELLLL")