Update app.py

app.py

@@ -7,6 +7,10 @@ import gradio as gr
 from briarmbg import BriaRMBG
 from PIL import Image
 import os
+from fastapi import FastAPI
+import uvicorn
+
+app = FastAPI()
 
 # 모델 로드
 net = BriaRMBG()
@@ -55,20 +59,24 @@ def process(image):
     
     return new_im, output_path
 
-gr.Markdown("## BRIA RMBG 1.4")
-gr.HTML('''
-  <p style="margin-bottom: 10px; font-size: 94%">
-    BRIA RMBG 1.4 모델을 사용한 이미지 매팅 데모입니다. 
-    <a href="https://huggingface.co/briaai/RMBG-1.4" target="_blank">BRIA RMBG-1.4 이미지 매팅 모델</a>을 백본으로 사용합니다.
-  </p>
-''')
+gradio_interface = gr.Interface(
+    fn=process, 
+    inputs="image", 
+    outputs=["image", "file"], 
+    title="이미지 배경 제거", 
+    description="이미지의 배경을 제거하고 결과 이미지를 다운로드할 수 있는 데모입니다.",
+    examples=[['./input.jpeg']]
+)
 
-title = "이미지 배경 제거"
-description = "이미지의 배경을 제거하고 결과 이미지를 다운로드할 수 있는 데모입니다."
-examples = [['./input.jpeg'],]
+@app.get("/")
+def read_root():
+    return {"message": "BRIA RMBG API"}
 
-# 이미지 출력과 파일 다운로드를 위한 두 개의 출력 설정
-demo = gr.Interface(fn=process, inputs="image", outputs=["image", "file"], examples=examples, title=title, description=description)
+@app.get("/gradio")
+def gradio_api():
+    return gradio_interface.queue(max_size=12).launch(
+        server_name="0.0.0.0", server_port=7910, show_api=True
+    )
 
 if __name__ == "__main__":
-    demo.launch(share=True)
+    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)