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import gradio as gr
from joblib import load
import requests
import os
# Charger le modèle depuis Hugging Face
MODEL_URL = "https://huggingface.co/MarouaneAyech/AppartmentPricePredictor/resolve/main/model.joblib"
MODEL_PATH = "model.joblib"
if not os.path.exists(MODEL_PATH):
response = requests.get(MODEL_URL)
with open(MODEL_PATH, "wb") as f:
f.write(response.content)
model = load(MODEL_PATH)
# Fonction de prédiction
def predict(features):
features = [float(x) for x in features.split()]
return model.predict([features])[0]
# Interface utilisateur avec Gradio
interface = gr.Interface(
fn=predict,
inputs=gr.Textbox(label="Caractéristiques (séparées par des espaces)"),
outputs=gr.Textbox(label="Prix prédit"),
title="Prédicteur de prix d'appartement"
)
if __name__ == "__main__":
interface.launch()
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