Update app.py

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@@ -11,27 +11,10 @@ learner = from_pretrained_fastai(repo_id)
 labels = learner.dls.vocab
 
 # Definimos una función que se encarga de llevar a cabo las predicciones
-# Función de predicción segura
 def predict(img):
-    """
-    Recibe una imagen PIL subida por el usuario,
-    la guarda temporalmente en disco y la pasa al modelo.
-    Devuelve un diccionario con las probabilidades de cada clase.
-    """
-    # Guardar la imagen temporalmente
-    with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=".jpg") as f:
-        img.save(f.name)
-        img_path = Path(f.name)
-        # Predecir usando FastAI
-        pred, pred_idx, probs = learner.predict(img_path)
-    
-    # Convertir resultados a diccionario {clase: probabilidad}
+    #img = PILImage.create(img)
+    pred,pred_idx,probs = learner.predict(img)
     return {labels[i]: float(probs[i]) for i in range(len(labels))}
     
 # Creamos la interfaz y la lanzamos. 
-gr.Interface(
-    fn=predict,
-    inputs=gr.Image(type="pil"),
-    outputs=gr.Label(num_top_classes=3),
-    examples=['22_18448_32417.jpg','29_9917_25413.jpg']
-).launch()
+gr.Interface(fn=predict, inputs=gr.Image(), outputs=gr.Label(num_top_classes=3),examples=['22_18448_32417.jpg','29_9917_25413.jpg']).launch(share=False)