Create app.py

app.py

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+import gradio as gr
+from transformers import AutoImageProcessor, AutoModelForObjectDetection, pipeline
+import torch
+
+# Carga el procesador de imágenes y el modelo
+image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("seayala/practica_2")  # Reemplaza con la ruta de tu modelo
+model = AutoModelForObjectDetection.from_pretrained("seayala/practica_2")  # Reemplaza con la ruta de tu modelo
+
+# Crea el pipeline de detección de objetos
+detector = pipeline("object-detection", model=model, image_processor=image_processor)
+
+# Crea la función de predicción
+def predict(image):
+  results = detector(image)
+  return results
+
+# Crea la interfaz de usuario
+iface = gr.Interface(
+      fn=predict,
+      inputs=gr.Image(type="pil"),
+      outputs=gr.Label(num_top_classes=5),
+      title="Detector de objetos",
+      description="Sube una imagen para detectar objetos.",
+  )
+
+# Inicia la interfaz de usuario
+iface.launch()