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 from fastai.vision.all import *
 import gradio as gr
-from pathlib import Path
 
-
-# drive.mount('/content/drive')  # normalmente NO se monta en Hugging Face, solo local
-
-# Rutas relativas al espacio
-path = Path(".")  # aquí se suben las carpetas de clases
-
-dls = ImageDataLoaders.from_folder(
-    path,
-    valid_pct=0.2,
-    seed=42,
-    item_tfms=Resize(224)
-)
-
-learn = vision_learner(dls, resnet34)
-learn.load("model_lab")
-
-labels = learn.dls.vocab
+# Definir las clases que usaste para entrenar el modelo
+labels = [
+    "Vaso de precipitados",
+    "Tubos de ensayo",
+    "Matraz",
+    "Portaobjetos/Cubreobjetos",
+    "pipeta",
+    "Placa petri",
+    "No es un utensilio de laboratorio"
+]
+
+# Cargar el modelo directamente (debe estar en la misma carpeta o en models/)
+learn = vision_learner(dls=None, arch=resnet34)  # dls=None porque no hay dataset
+learn.load("model_lab")  # si lo pusiste en models/, usa "models/model_lab"
 
 def predict(img):
     img = PILImage.create(img)
@@ -32,4 +28,4 @@ demo = gr.Interface(
     title="Lab Utensils Classifier"
 )
 
-demo.launch()
+demo.launch()