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import gradio as gr
from fastai.vision.all import *
import os
from huggingface_hub import hf_hub_download
# Definir el repositorio y el nombre del modelo
repo_id = "mohadrk/Practica1"
model_filename = "model.pkl"
# Descargar el modelo si no existe en el entorno
model_path = hf_hub_download(repo_id=repo_id, filename=model_filename)
# Cargar el modelo entrenado
learn = load_learner(model_path)
# Función para hacer predicciones
def predict(image):
pred, pred_idx, probs = learn.predict(image)
return {learn.dls.vocab[i]: float(probs[i]) for i in range(len(learn.dls.vocab))}
# Crear la interfaz con Gradio
interface = gr.Interface(
fn=predict,
inputs=gr.Image(type="pil"), # Permite cargar una imagen
outputs=gr.Label(), # Muestra las predicciones con probabilidades
title="Clasificador de Tabaco",
description="Sube una imagen y el modelo la clasificará en una categoría específica."
)
# Ejecutar la aplicación
if __name__ == "__main__":
interface.launch()
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