cambio de la pregunta con dropdow

app.py

@@ -1,5 +1,5 @@
 import gradio as gr
-from simpletransformers.t5 import T5Model , T5Args
+from simpletransformers.t5 import T5Model, T5Args
 
 
 model_args = T5Args()
@@ -14,17 +14,18 @@ model_args.use_cuda = False
 model_args.use_multiprocessing = False
 model_args.use_multiprocessing_for_evaluation = False
 model_args.use_multiprocessed_decoding = False
-model_args.learning_rate=0.001
+model_args.learning_rate = 0.001
 #model_args.num_beams = 3
 model_args.train_batch_size = 4
 model_args.eval_batch_size = 4
 model_args.adafactor_beta1 = 0
-model_args.length_penalty=1.5
-model_args.max_length=100
+model_args.length_penalty = 1.5
+model_args.max_length = 100
 model_args.max_seq_length = 100
 
 
-model = T5Model("mt5", "hackathon-pln-es/itama", args=model_args , use_cuda=False)
+model = T5Model("mt5", "hackathon-pln-es/itama",
+                args=model_args, use_cuda=False)
 
 article = '''
 # ITAMA 
@@ -34,27 +35,37 @@ ser considerado tabú. Esperamos poder generar un modelo con estas preguntas-res
  este conocimiento y responder a preguntas frecuentes en topicos de interés común y/o bienestar personal. '''
 
 
-def predict(input_text):
-  p = model.predict([input_text])[0]
-  return p
+def predict(profession, question):
+    
+    prediction = model.predict([f'{profession}: {question}'])[0]
+    return prediction
 
 
 gr.Interface(
-   fn=predict,
-   inputs=gr.inputs.Textbox(lines=1, label="Pregunta por profesión - {profesión}: {pregunta}"),
-   outputs=[
-     gr.outputs.Textbox(label="Respuesta"),
-     ],
-   theme="peach",
-   title='Modelo predicctivo AMA Reddit',
-   description='Modelo T5 Transformer (mt5-base), utilizando dataset de preguntas y respuestas de AMA Reddit',
-   examples=[
-     'psicologo: cuanto trabajas al año?',
-     'jefe: cuanto trabajas al año?',
-     'profesor: cuando dinero ganas al año?',
-     ],
-   article=article,
-   allow_flagging="manual",
-   #flagging_options=["right translation", "wrong translation", "error", "other"],
-   flagging_dir="logs"
-   ).launch(enable_queue=True)
+    fn=predict,
+    #inputs=gr.inputs.Textbox(lines=1, label="Pregunta por profesión - {profesión}: {pregunta}"),
+    inputs=[
+        #gr.inputs.Textbox(label="Pregunta por profesión - {profesión}: {pregunta}"),        
+        gr.inputs.Dropdown(choices=["medico", "psicologo", "ciencias", "ingeniero",
+                                    "profesor", "jefe", "abogado"], type="value", default='medico', label="Profesión"),
+        gr.inputs.Textbox(label="Pregunta"),
+        
+    ],
+
+
+    outputs=[
+        gr.outputs.Textbox(label="Respuesta"),
+    ],
+    theme="peach",
+    title='Modelo predicctivo AMA Reddit',
+    description='Modelo T5 Transformer (mt5-base), utilizando dataset de preguntas y respuestas de AMA Reddit',
+    examples=[
+        ['psicologo','cuanto trabajas al año?'],
+        ['jefe','cuanto trabajas al año?'],
+        ['profesor','cuando dinero ganas al año?'],
+    ],
+    article=article,
+    # allow_flagging="manual",
+    #flagging_options=["right translation", "wrong translation", "error", "other"],
+    # flagging_dir="logs"
+).launch(enable_queue=True)