app.py

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()