Update app.py

app.py

@@ -7,6 +7,9 @@ learner = load_learner('roberta.pkl')
 # Definimos las etiquetas de nuestro modelo
 labels = ['A1', 'A2', 'B1', 'B2', 'C1']
 
+example1 = "un cuento americano que leí hace mucho tiempo en que contaban la historia de el último fumador en los Estados_Unidos"
+example2 = "En la sociedad moderna toda gente entiende que fumar es mal por la salud , pero aun asi fuman mucho ."
+
 # Definimos una función que se encarga de llevar a cabo las predicciones
 def predict(text):
     pred= learner.predict(text)[0]
@@ -14,5 +17,5 @@ def predict(text):
     return {labels[i]: float(probs[i]) for i in range(len(labels))}
     
 # Creamos la interfaz y la lanzamos. 
-gr.Interface(fn=predict, inputs=gr.inputs.Textbox(), outputs=gr.outputs.Label()).launch(share=False)
+gr.Interface(fn=predict, inputs=gr.inputs.Textbox(), outputs=gr.outputs.Label(),examples=[example1,example2]).launch(share=False)