Upload 3 files

app.py

@@ -0,0 +1,60 @@
+import gradio as gr
+import joblib
+import numpy as np
+
+# Load mô hình đã huấn luyện
+model = joblib.load("model/model.pkl")
+
+# Map label -> thông tin loài hoa
+class_info = {
+    0: {
+        "name": "Iris-setosa 🌱",
+        "description": "Iris-setosa là loài nhỏ nhất trong 3 loài, thường có cánh hoa ngắn và màu xanh tím.",
+        "image": "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/11/Iris_setosa_2.jpg/330px-Iris_setosa_2.jpg"
+    },
+    1: {
+        "name": "Iris-versicolor 🌷",
+        "description": "Iris-versicolor có màu sắc đa dạng và thường được tìm thấy ở vùng đất ngập nước.",
+        "image": "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/0/03/Verschiedenfarbige_Schwertlilie_%28Iris_versicolor%29-20200603-RM-100257.jpg/330px-Verschiedenfarbige_Schwertlilie_%28Iris_versicolor%29-20200603-RM-100257.jpg"
+    },
+    2: {
+        "name": "Iris-virginica 🌸",
+        "description": "Iris-virginica có kích thước lớn nhất và thường mọc ở bờ sông hoặc đầm lầy.",
+        "image": "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/f/f8/Iris_virginica_2.jpg/250px-Iris_virginica_2.jpg"
+    }
+}
+
+def predict(sepal_length, sepal_width, petal_length, petal_width):
+    X = np.array([[sepal_length, sepal_width, petal_length, petal_width]])
+    prediction = model.predict(X)[0]
+    info = class_info.get(prediction, {})
+    return (
+        info.get("name", "Không xác định"),
+        info.get("description", "Không có mô tả"),
+        info.get("image", "")
+    )
+
+# Giao diện hiện đại dùng Blocks
+with gr.Blocks(title="🌸 Dự đoán Loài Hoa Iris") as demo:
+    gr.Markdown("## 🔍 Nhập thông số để dự đoán loài hoa Iris")
+    
+    with gr.Row():
+        sepal_length = gr.Number(label="Sepal Length (cm)")
+        sepal_width = gr.Number(label="Sepal Width (cm)")
+        petal_length = gr.Number(label="Petal Length (cm)")
+        petal_width = gr.Number(label="Petal Width (cm)")
+
+    submit_btn = gr.Button("Dự đoán")
+
+    with gr.Column():
+        label_output = gr.Text(label="Tên loài")
+        desc_output = gr.Textbox(label="Thông tin loài", lines=2)
+        image_output = gr.Image(label="Ảnh minh họa")
+
+    submit_btn.click(fn=predict,
+                     inputs=[sepal_length, sepal_width, petal_length, petal_width],
+                     outputs=[label_output, desc_output, image_output])
+
+# Chạy app
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch()

model.pkl

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:b2cae641bde339f08a5b2533e01208a775a6334b8220323949ccf5fae3237e12
+size 1327

requirements.txt

@@ -0,0 +1,9 @@
+dvc
+scikit-learn
+pandas
+numpy
+joblib
+mlflow
+watchdog
+pyyaml
+gradio