Update app.py

app.py

@@ -3,7 +3,7 @@ import torch
 from peft import PeftModel, PeftConfig
 from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
 
-peft_model_id = "rwheel/discriminacion_gitana_intervenciones_balanceado"
+peft_model_id = "hackathon-somos-nlp-2023/discriminacion_gitana_intervenciones_balanceado"
 config = PeftConfig.from_pretrained(peft_model_id)
 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(config.base_model_name_or_path, return_dict=True, load_in_8bit=True, device_map='auto')
 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(peft_model_id)
@@ -27,10 +27,10 @@ def predecir_intervencion(text):
 with gr.Blocks() as demo:
     gr.Markdown("Predicción de intervenciones para mitigar el daño racista en el pueblo gitano")
     with gr.Row():
-        hechos = gr.Textbox(placeholder="Un alumno gitano de un Instituto...")
+        hechos = gr.Textbox(placeholder="Un alumno gitano de un Instituto...", label="Hechos")
     with gr.Row():
-        intervencion = gr.Textbox()
-        resultado = gr.Textbox()
+        intervencion = gr.Textbox(label="Intervención")
+        resultado = gr.Textbox(label="Resultado")
         
     btn = gr.Button("Go")
     btn.click(fn=predecir_intervencion, inputs=hechos, outputs=[intervencion, resultado])