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import gradio as gr
import torch
from lightgcn import GNN
# Carga los datos relevantes (por ejemplo, playlist_info.json, song_info.json, etc.)
# Aseg煤rate de que los archivos est茅n en la misma carpeta o ajusta las rutas seg煤n sea necesario.
# Crea una instancia de tu modelo LightGCN (reemplaza esto con tu propia l贸gica).
class SpotifyRecommender:
def __init__(self):
self.model = GNN(embedding_dim=64, num_nodes=100, num_playlists=50, num_layers=2)
# Carga los pesos preentrenados o entrena tu modelo aqu铆.
# Por ejemplo:
self.model.load_state_dict(torch.load("pesos_modelo.pth"))
# Carga los datos relevantes (por ejemplo, playlist_info.json, song_info.json, etc.)
# Por ejemplo:
self.playlist_data = cargar_datos("playlist_info.json")
self.song_data = cargar_datos("song_info.json")
def recommend(self, input_text):
# Aqu铆, llama a tu funci贸n de recomendaci贸n o procesamiento de datos.
# Por ejemplo:
#playlist_id = encontrar_id_de_playlist(input_text, self.playlist_data)
canciones_recomendadas = self.model.recommend(playlist_id, self.song_data)
return canciones_recomendadas
return f"隆Hola, has ingresado: {input_text}! Esto es una recomendaci贸n de canciones."
# Crea una instancia de tu modelo.
recommender_instance = SpotifyRecommender()
# Define una funci贸n para manejar las solicitudes de los usuarios.
def recommend(input_text):
return recommender_instance.recommend(input_text)
# Crea una interfaz de usuario con Gradio.
iface = gr.Interface(
fn=recommend,
inputs="text",
outputs="text",
title="Recomendador de Canciones en Spotify",
description="Ingresa un texto y obt茅n una recomendaci贸n de canciones.",
)
# Ejecuta la aplicaci
iface.launch()
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