# Importa las bibliotecas necesarias
import gradio as gr
from fastai.vision.all import *

from transformers import AutoModelForSequenceClassification

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("adrianizq/model")

# Cargar el modelo Fastai previamente entrenado
#model_path = 'https://huggingface.co/adrianizq/model/blob/main/model.pkl'
#learn = load_learner(model_path)
learn = load_learner(model)


# Función para realizar predicciones en una imagen
def predict_image(input_image):
    # Cargar la imagen proporcionada por el usuario
    img = PIL.Image.open(io.BytesIO(input_image.read()))
    
    # Realizar la predicción utilizando el modelo Fastai
    prediction, _, _ = learn.predict(img)
    
    # Devolver la etiqueta de la predicción y la probabilidad
    return f'Prediction: {prediction.obj}, Probability: {prediction.probs[prediction.obj].item()}'

# Crear la interfaz de usuario Gradio-
iface = gr.Interface(fn=predict_image, inputs="image", outputs="text", live=True)

# Ejecutar la aplicación
if __name__ == '__main__':
    iface.launch()