| """Descarga el modelo desde Hugging Face Hub y predice EN ESTA PC (o en el servidor donde corra).
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| El modelo vive en el Hub; la inferencia la hace este código.
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| Uso:
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| python predict_hub.py tu-usuario/regresion-casas-sklearn
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| """
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| import sys
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| import joblib
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| import pandas as pd
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| from huggingface_hub import hf_hub_download
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| REPO_ID = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else "TU-USUARIO/regresion-casas-sklearn"
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| ruta = hf_hub_download(repo_id=REPO_ID, filename="model.joblib")
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| print("Modelo descargado en:", ruta)
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| modelo = joblib.load(ruta)
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| casas_nuevas = pd.DataFrame({"m2": [50, 80, 110], "balcon": [0, 1, 1], "ascensor": [0, 0, 1]})
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| for casa, precio in zip(casas_nuevas.to_dict("records"), modelo.predict(casas_nuevas)):
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| print(f"{casa} -> {precio:.1f} miles de US$")
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