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README.md

@@ -4,9 +4,136 @@ emoji: 🔍
 colorFrom: green
 colorTo: gray
 sdk: gradio
-sdk_version: 4.36.0
+sdk_version: 5.0.0
 app_file: app.py
 pinned: false
 python_version: "3.10"
 suggested_hardware: cpu-basic
 ---
+
+# Image Classification Demo — 2015 vs 2025
+**画像分類デモ — 2015 vs 2025 実装比較**
+
+A Gradio app that demonstrates how dramatically machine learning implementation
+complexity has changed over a decade — using the same task (image → category
+prediction) as a benchmark.
+
+同じタスク（画像 → カテゴリ予測）を使って、10年間で機械学習の実装コストが
+いかに変化したかを比較する Gradio デモアプリです。
+
+---
+
+## What This App Does / このアプリについて
+
+Upload any image and get a top-5 category prediction from a pre-trained
+Vision Transformer (ViT). Alongside the result, the app shows the code
+required to build the same classifier in **2015 (Theano + NumPy, ~130 lines)**
+versus **2025 (HuggingFace Transformers, 5 lines)**.
+
+画像をアップロードすると、事前学習済み ViT による上位5件の予測結果を表示します。
+あわせて、**2015年（Theano + NumPy、約130行）** と **2025年（HuggingFace Transformers、5行）**
+の実装コードを左右に並べて比較します。
+
+---
+
+## Implementation Comparison / 実装比較
+
+| Item / 項目 | 2015 (Theano + NumPy) | 2025 (HuggingFace) |
+|---|---|---|
+| **Lines of code** / 実装行数 | ~130 lines | 5 lines |
+| **Model** / モデル | Hand-written CNN / 手書き CNN | ViT-Base (pre-trained) / 事前学習済み |
+| **Preprocessing** / 前処理 | Manual / 手動実装 | Automatic / 自動 |
+| **Training** / 学習 | SGD written by hand / 手動記述 | Not required / 不要 |
+| **Accuracy** / 精度目安 | ~70 % (CIFAR-10) | ~81 % (ImageNet) |
+| **Compile step** / コンパイル | Tens of seconds / 数十秒 | Not required / 不要 |
+
+---
+
+## File Structure / ファイル構成
+
+```
+.
+├── app.py            # Gradio app — entry point / エントリポイント
+├── model_2025.py     # 2025 implementation: HuggingFace pipeline (5 lines)
+│                     # 2025 実装：HuggingFace pipeline（5 行）
+├── model_2015.py     # 2015 implementation: Theano CNN (reference / 参照用)
+├── requirements.txt  # Dependencies / 依存パッケージ
+└── README.md         # This file / このファイル
+```
+
+---
+
+## Running Locally / ローカルでの起動
+
+```bash
+# 1. Clone / クローン
+git clone https://huggingface.co/spaces/<your-username>/image-classification-2015-vs-2025
+cd image-classification-2015-vs-2025
+
+# 2. Install dependencies / 依存をインストール
+pip install -r requirements.txt
+
+# 3. Launch / 起動
+python app.py
+# → http://localhost:7860
+```
+
+> **Note / 注意:** On first launch, the ViT model (~330 MB) is downloaded from
+> Hugging Face Hub automatically and cached in `~/.cache/huggingface/`.
+>
+> 初回起動時に ViT モデル（約330 MB）が HuggingFace Hub から自動ダウンロードされ、
+> `~/.cache/huggingface/` にキャッシュされます。
+
+---
+
+## Hardware / 動作環境
+
+This Space runs on **CPU Basic** (free tier — no GPU required).
+ViT-Base inference on CPU typically takes **2–5 seconds** per image.
+
+このSpaceは **CPU Basic**（無料枠）で動作します。GPU は不要です。
+CPU 上での ViT-Base 推論は 1 枚あたり **2〜5秒** 程度です。
+
+| Resource | Spec |
+|---|---|
+| Hardware | CPU Basic (2 vCPU / 16 GB RAM) |
+| GPU | None / なし |
+| Storage | Ephemeral (model cached via HF Hub) |
+
+---
+
+## About the 2015 Implementation / 2015年実装について
+
+`model_2015.py` is **reference documentation only** — it requires Python 3.8
+and Theano 1.0, which are no longer maintained and incompatible with Python 3.9+.
+The file is included to illustrate the implementation burden of the era.
+
+`model_2015.py` は **参照用ドキュメント** です。Python 3.8 と Theano 1.0 が必要で、
+現在はメンテナンスされておらず Python 3.9 以降では動作しません。
+当時の実装コストを示す資料として収録しています。
+
+What had to be hand-written in 2015 / 2015年当時に手書きが必要だったもの:
+- Weight initialization for each layer / 各層の重み初期化
+- Symbolic computation graph (conv → pool → softmax) / シンボルグラフ
+- Loss function, gradient computation, SGD update rules / 損失・勾配・SGD更新則
+- Theano function compilation / Theano 関数のコンパイル
+- Image preprocessing (normalization, CHW transpose) / 画像前処理
+- Training loop with manual batch splitting / 手動バッチ分割・学習ループ
+- Model save / load / モデルの保存・読み込み
+
+---
+
+## Tech Stack / 技術スタック
+
+| Library | Version | Purpose / 用途 |
+|---|---|---|
+| `transformers` | ≥ 4.40 | ViT model & pipeline |
+| `torch` | ≥ 2.2 | Inference backend / 推論バック���ンド |
+| `Pillow` | ≥ 10.0 | Image I/O / 画像入出力 |
+| `gradio` | ≥ 4.36 | Web UI |
+
+---
+
+## License / ライセンス
+
+MIT

requirements.txt

@@ -10,7 +10,9 @@ torchvision>=0.17.0           # 画像変換ユーティリティ
 Pillow>=10.0.0                # 画像入出力
 
 # ── UI ───────────────────────────────────────────────────────────────────────
-gradio>=4.36.0                # Web UI フレームワーク
+# gradio 5.0 以降で huggingface_hub との互換性問題が解消された
+# gradio 4.x では HfFolder が huggingface_hub 0.24+ で削除されたためエラーになる
+gradio>=5.0.0                 # Web UI フレームワーク
 
 # ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
 # 2015 実装（参照用ドキュメントとして model_2015.py を収録）