| import gradio as gr | |
| from fastai.vision.all import * | |
| # 1. Cargamos el modelo | |
| # Asegúrate de que el archivo se llame exactamente model.pkl en tu lista de archivos | |
| learn = load_learner('model.pkl') | |
| # 2. Definimos las categorías | |
| categories = learn.dls.vocab | |
| def predict(img): | |
| pred, idx, probs = learn.predict(img) | |
| return dict(zip(categories, map(float, probs))) | |
| # 3. Configuramos la interfaz de Gradio | |
| image = gr.Image() | |
| label = gr.Label() | |
| intf = gr.Interface(fn=predict, inputs=image, outputs=label) | |
| intf.launch(inline=False) |