import gradio as gr
from fastai.vision.all import *

learn = load_learner("model.pkl")

categorias = learn.dls.vocab

def predict(img):
    img = PILImage.create(img)
    pred, pred_idx, probs = learn.predict(img)
    return dict(zip(categorias, map(float, probs)))

# Interfaz de Gradio
titulo = "Clasificador de Vehículos - Entregable 2"
descripcion = "Detector de vehículos (Bikes, Cars, Cabs, etc.) entrenado con FastAI."

interface = gr.Interface(
    fn=predict, 
    inputs=gr.Image(), 
    outputs=gr.Label(num_top_classes=3),
    title=titulo,
    description=descripcion,
    examples=["Bike (104).jpg", "Car (100).jpg"] 
)

interface.launch()