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@@ -2,24 +2,19 @@ import gradio as gr
 from fastai.vision.all import *
 
 # 1. Cargamos el modelo
-# Asegúrate de que tu archivo se llame 'model.pkl' o cambia el nombre aquí
+# Asegúrate de que el archivo se llame exactamente model.pkl en tu lista de archivos
 learn = load_learner('model.pkl')
 
-# 2. Definimos las categorías (lo que tu modelo sabe reconocer)
+# 2. Definimos las categorías
 categories = learn.dls.vocab
 
 def predict(img):
-    # El modelo hace la predicción
     pred, idx, probs = learn.predict(img)
-    # Devolvemos un diccionario con las probabilidades de cada categoría
     return dict(zip(categories, map(float, probs)))
 
 # 3. Configuramos la interfaz de Gradio
 image = gr.Image()
 label = gr.Label()
 
-# Aquí puedes poner imágenes de ejemplo si las subiste a tu Space
-examples = ['ejemplo1.jpg', 'ejemplo2.jpg'] 
-
-intf = gr.Interface(fn=predict, inputs=image, outputs=label, examples=examples)
+intf = gr.Interface(fn=predict, inputs=image, outputs=label)
 intf.launch(inline=False)