from fastai.vision.all import *
import gradio as gr

# Cargar el modelo desde Hugging Face
learn = load_learner("https://huggingface.co/AdrianRevi/Practica1Blindness/resolve/main/export.pkl")

# Función de predicción
def predict(img):
    pred_class, pred_idx, probs = learn.predict(img)
    return dict(zip(learn.dls.vocab, map(float, probs)))

# Interfaz Gradio
demo = gr.Interface(
    fn=predict,
    inputs=gr.Image(type="pil"),
    outputs=gr.Label(num_top_classes=3),
    title="Clasificador de Ceguera",
    description="Sube una imagen de retina para predecir el grado de ceguera.",
    examples=["20068.jpg", "20084.jpg"]  # Asegúrate de subir estas imágenes
)

# Lanzar la app
if __name__ == "__main__":
    demo.launch()