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bb4c919 1beb878 ea298e2 bb4c919 36c38dc 1beb878 1607c08 45b889e 36c38dc 1beb878 36c38dc 1beb878 36c38dc bb4c919 6d94282 36c38dc ea298e2 1607c08 1beb878 545f2b4 1beb878 | 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 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 | import gradio as gr
from fastai.vision.all import *
from huggingface_hub import hf_hub_download
ruta_modelo = hf_hub_download(
repo_id="Clau31/aptos-practica1",
filename="model.pkl"
)
learn = load_learner(ruta_modelo)
etiquetas = {
"0": "Sin signos de retinopatía diabética",
"1": "Retinopatía diabética leve",
"2": "Retinopatía diabética moderada",
"3": "Retinopatía diabética severa",
"4": "Retinopatía diabética proliferativa"
}
def predecir(imagen):
pred, pred_idx, probs = learn.predict(imagen)
return {
etiquetas["0"]: float(probs[0]),
etiquetas["1"]: float(probs[1]),
etiquetas["2"]: float(probs[2]),
etiquetas["3"]: float(probs[3]),
etiquetas["4"]: float(probs[4]),
}
demo = gr.Interface(
fn=predecir,
inputs=gr.Image(type="pil"),
outputs=gr.Label(num_top_classes=5),
title="Clasificación de retinopatía diabética",
description="Sube una imagen de retina para predecir el grado de severidad."
)
demo.launch() |