demo pour le model de prediction de prix d'appartements

.gitignore

@@ -0,0 +1,3 @@
+venv/
+*.joblib
+.gradio/

app.py

@@ -0,0 +1,31 @@
+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()

requirements.txt

@@ -0,0 +1,4 @@
+gradio
+joblib
+requests
+scikit-learn