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

# Descargar el modelo exportado desde Hugging Face
model_path = hf_hub_download(repo_id="AdrianRevi/Practica1Blindness", filename="model.pkl")

# Cargar el modelo localmente
learn = load_learner(model_path)

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

# Crear la interfaz de 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"]
)

if __name__ == "__main__":
    demo.launch()