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468e979 | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 | """Descarga el modelo desde Hugging Face Hub y predice EN ESTA PC (o en el servidor donde corra).
El modelo vive en el Hub; la inferencia la hace este código.
Uso:
python predict_hub.py tu-usuario/regresion-casas-sklearn
"""
import sys
import joblib
import pandas as pd
from huggingface_hub import hf_hub_download
REPO_ID = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else "TU-USUARIO/regresion-casas-sklearn"
# 1. Bajar el archivo del modelo (la primera vez lo descarga; después usa la copia en caché)
ruta = hf_hub_download(repo_id=REPO_ID, filename="model.joblib")
print("Modelo descargado en:", ruta)
# 2. Cargarlo y predecir, igual que con el archivo local
modelo = joblib.load(ruta)
casas_nuevas = pd.DataFrame({"m2": [50, 80, 110], "balcon": [0, 1, 1], "ascensor": [0, 0, 1]})
for casa, precio in zip(casas_nuevas.to_dict("records"), modelo.predict(casas_nuevas)):
print(f"{casa} -> {precio:.1f} miles de US$")
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