Update app.py

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 from fastai.vision.all import *
 import gradio as gr
 from pathlib import Path
+import zipfile
 
-# Rutas relativas dentro del Space
-path = Path("dataset")  # la carpeta que subiste
+# Extraer dataset.zip al inicio
+with zipfile.ZipFile("dataset.zip", 'r') as zip_ref:
+    zip_ref.extractall(".")  # crea la carpeta dataset
 
-# Crear los DataLoaders desde las carpetas
+# Ruta relativa al dataset extraído
+path = Path("dataset")
+
+# Crear DataLoaders desde las carpetas de clases
 dls = ImageDataLoaders.from_folder(
     path,
     valid_pct=0.2,
@@ -13,17 +18,20 @@ dls = ImageDataLoaders.from_folder(
     item_tfms=Resize(224)
 )
 
-# Cargar tu modelo .pth
+# Cargar el modelo .pth
 learn = vision_learner(dls, resnet34)
-learn.load("model_lab")  # si lo guardaste en models/, usar "models/model_lab"
+learn.load("model_lab")  # si está en models/, usar "models/model_lab"
 
-labels = learn.dls.vocab  # toma las clases automáticamente
+# Tomar automáticamente las clases desde los DataLoaders
+labels = learn.dls.vocab
 
+# Función de predicción
 def predict(img):
     img = PILImage.create(img)
     _, _, probs = learn.predict(img)
     return {labels[i]: float(probs[i]) for i in range(len(labels))}
 
+# Interfaz Gradio
 demo = gr.Interface(
     fn=predict,
     inputs=gr.Image(type="filepath"),
@@ -33,3 +41,4 @@ demo = gr.Interface(
 
 demo.launch()
 
+