Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,46 @@
+import gradio as gr
+from transformers import AutoImageProcessor, SiglipForImageClassification
+from PIL import Image
+import torch
+
+# 1. Tải mô hình AI và bộ xử lý ảnh từ Hugging Face
+model_name = "prithivMLmods/Dog-Breed-120"
+processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(model_name)
+model = SiglipForImageClassification.from_pretrained(model_name)
+
+# 2. Định nghĩa hàm dự đoán
+def predict(image):
+    # Xử lý ảnh đầu vào để mô hình có thể hiểu được
+    inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")
+
+    # Đưa ảnh đã xử lý vào mô hình để nhận kết quả
+    with torch.no_grad():
+        outputs = model(**inputs)
+    
+    logits = outputs.logits
+    
+    # Tìm ra giống chó có xác suất cao nhất
+    predicted_class_idx = logits.argmax(-1).item()
+    
+    # Lấy tên của giống chó và độ tin cậy
+    breed_name = model.config.id2label[predicted_class_idx]
+    confidence_score = torch.nn.functional.softmax(logits, dim=1)[0][predicted_class_idx].item()
+    
+    # Định dạng kết quả trả về
+    return f"{breed_name} ({confidence_score:.1%})"
+
+# 3. Tạo giao diện người dùng
+iface = gr.Interface(
+    fn=predict,
+    inputs=gr.Image(type="pil", label="Tải ảnh chú chó của bạn lên đây"),
+    outputs=gr.Textbox(label="Kết quả dự đoán"),
+    title="AI Nhận Diện Giống Chó",
+    description="Ứng dụng này sử dụng mô hình AI để nhận diện 120 giống chó khác nhau. Hãy thử tải một bức ảnh lên!",
+    examples=[
+        ["https://huggingface.co/spaces/prithivMLmods/Dog-Breed-120/resolve/main/samoyed.jpg"],
+        ["https://huggingface.co/spaces/prithivMLmods/Dog-Breed-120/resolve/main/beagle.jpg"]
+    ]
+)
+
+# 4
+iface.launch()