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 import gradio as gr
 from transformers import AutoImageProcessor, AutoModel
 import torch
-from PIL import Image
-import base64
-import io
-
 
+# Cargar el modelo DINOv2 una sola vez
 processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("facebook/dinov2-base")
 model = AutoModel.from_pretrained("facebook/dinov2-base")
 
-def get_embedding(base64_str):
-    header, encoded = base64_str.split(",", 1)
-    image_data = base64.b64decode(encoded)
-    image = Image.open(io.BytesIO(image_data)).convert("RGB")
-
+def get_embedding(image):
     inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")
     with torch.no_grad():
-        embeddings = model(**inputs).last_hidden_state[:, 0]
+        embeddings = model(**inputs).last_hidden_state[:, 0]  # CLS token
     return embeddings.squeeze().tolist()
 
-
+# Gradio UI solo para aceptar imágenes y devolver JSON
 iface = gr.Interface(
     fn=get_embedding,
-    inputs="text",  # ahora recibimos un string base64
+    inputs=gr.Image(type="pil"),
     outputs="json",
-    description="Microservicio para extraer embeddings desde base64."
+    description="Microservicio para extraer embeddings de imágenes usando DINOv2."
 )
 
+iface.launch()
 iface.queue()  # 👈 Esta línea activa el sistema de event_id y polling