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 from fastai.vision.all import *
 import gradio as gr
+from huggingface_hub import hf_hub_download
 
-# Cargar el modelo desde Hugging Face
-learn = load_learner("https://huggingface.co/AdrianRevi/Practica1Blindness/resolve/main/model.pkl")
+# Descargar el archivo desde Hugging Face al entorno local
+model_path = hf_hub_download(repo_id="AdrianRevi/Practica1Blindness", filename="model.pkl")
+
+# Cargar el modelo localmente
+learn = load_learner(model_path)
 
-# Función de predicción
 def predict(img):
     pred_class, pred_idx, probs = learn.predict(img)
     return dict(zip(learn.dls.vocab, map(float, probs)))
 
-# Interfaz Gradio
 demo = gr.Interface(
     fn=predict,
     inputs=gr.Image(type="pil"),
     outputs=gr.Label(num_top_classes=3),
     title="Clasificador de Ceguera",
     description="Sube una imagen de retina para predecir el grado de ceguera.",
-    examples=["20068.jpg", "20084.jpg"]  # Asegúrate de subir estas imágenes
+    examples=["20068.jpg", "20084.jpg"]
 )
 
-# Lanzar la app
 if __name__ == "__main__":
     demo.launch()