Remove auth param (Gradio) & set OMP_NUM_THREADS

app.py

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-import gradio as gr, tempfile, shutil, os
+import gradio as gr, tempfile, shutil, os, sys
 from ultralytics import YOLO
 import os
-os.environ["OMP_NUM_THREADS"] = "1"
 
+# Evita el error de OpenMP
+os.environ["OMP_NUM_THREADS"] = "1"
 
-model = YOLO('best.pt')
+# ────────────────────────────
+# Modelo
+# ────────────────────────────
+model = YOLO("best.pt")          # se carga una vez al arrancar
 
 def infer(video):
+    "Corre la detección sobre el vídeo subido y devuelve el vídeo con boxes"
     tmp = tempfile.mkdtemp()
     inp = os.path.join(tmp, "in.mp4")
     shutil.copy(video, inp)
     res = model.predict(source=inp, save=True, conf=0.25, iou=0.45)
     return os.path.join(res.save_dir, "in.mp4")
 
-demo = gr.Interface(
-    fn=infer,
-    inputs=gr.Video(label="Sube tu video de inspección"),
-    outputs=gr.Video(label="Video con defectos detectados"),
-    title="Kesherat · Inspección de palas eólicas"
-)
+def show_classes():
+    "Devuelve las clases aprendidas por el modelo"
+    return ", ".join(model.names)
+
+# ────────────────────────────
+# UI en Blocks
+# ────────────────────────────
+with gr.Blocks(title="Kesherat · Inspección de palas eólicas") as demo:
+    gr.Markdown("## Inspección de palas eólicas con YOLO")
+
+    video_in   = gr.Video(label="Sube tu video de inspección")
+    video_out  = gr.Video(label="Video con defectos detectados")
+
+    btn_detect = gr.Button("Detectar defectos")
+    btn_detect.click(fn=infer, inputs=video_in, outputs=video_out)
 
+    btn_classes = gr.Button("Mostrar clases del modelo")
+    txt_classes = gr.Textbox(label="Clases cargadas", interactive=False)
+    btn_classes.click(fn=show_classes, outputs=txt_classes)
 
 if __name__ == "__main__":
+    # lanza la app en el Space
     demo.launch()