app.py

from fastai.vision.all import *
import gradio as gr
	
	
# Cargamos el learner
learn = load_learner('export.pkl')
	
# Definimos las etiquetas de nuestro modelo
labels = learn.dls.vocab
	
	
# Definimos una función que se encarga de llevar a cabo las predicciones
def predict(img):
	img = PILImage.create(img)
	pred,pred_idx,probs = learn.predict(img)
	return {labels[i]: float(probs[i]) for i in range(len(labels))}
	    
# Creamos la interfaz y la lanzamos. 
gr.Interface(fn=predict, inputs=gr.inputs.Image(shape=(128, 128)), outputs=gr.outputs.Label(num_top_classes=2),examples=['person108_bacteria_504.jpeg','IM-0010-0001.jpeg']).launch(share=False)