Update app.py

app.py

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 import gradio as gr
 from transformers import AutoImageProcessor, AutoModel
 import torch
+from PIL import Image
 
-# Cargar el modelo DINOv2 una sola vez
+# Cargar el modelo solo una vez
 processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("facebook/dinov2-base")
 model = AutoModel.from_pretrained("facebook/dinov2-base")
+model.eval()
 
-def get_embedding(image):
+def get_embedding(image_file):
+    image = Image.open(image_file).convert("RGB")
     inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")
     with torch.no_grad():
         embeddings = model(**inputs).last_hidden_state[:, 0]  # CLS token
     return embeddings.squeeze().tolist()
 
-# Gradio UI solo para aceptar imágenes y devolver JSON
+# Interfaz Gradio para uso visual o programático (API)
 iface = gr.Interface(
     fn=get_embedding,
-    inputs=gr.Image(type="pil"),
+    inputs=gr.Image(type="file"),  # << cambia aquí
     outputs="json",
     description="Microservicio para extraer embeddings de imágenes usando DINOv2."
 )
 
 iface.launch()
-iface.queue()  # 👈 Esta línea activa el sistema de event_id y polling
+iface.queue()