intro and gradio version

app.py

@@ -200,8 +200,14 @@ custom_css = """
 
 # 6. Build the Gradio Interface
 with gr.Blocks() as demo:
-    gr.Markdown("# Twok-Test")
-    gr.Markdown("Fine-tuned MedSigLIP model for multi-label skin disease classification.")
+    gr.Markdown(
+        "<h1 style='text-align: center;'>Twok-Test</h1>"
+    )
+    gr.Markdown(
+        "<p style='text-align: center; font-size: 16px; color: #4b5563;'>"
+        "নির্ভুল চর্মরোগ নির্ণয় এবং জনস্বাস্থ্য সুরক্ষায় একটি বিশেষায়িত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ভিত্তিক সেবা।"
+        "</p>"
+    )
 
     image_input = gr.Image(type="pil", label="Upload Skin Image")
     predict_btn = gr.Button("Run")
@@ -209,7 +215,7 @@ with gr.Blocks() as demo:
 
     with gr.Accordion("Sample Image", open=False):
         gr.Examples(
-            examples=["twok_sample.jpg"], 
+            examples=["twok_sample.jpg", "twok_sample2.jpg"], 
             inputs=image_input,
             outputs=output_html,
             fn=predict,

requirements.txt

@@ -1,6 +1,6 @@
 torch
 torchvision
-gradio
+gradio>=4.0.0
 numpy
 Pillow
 transformers