Upload app.py

app.py

@@ -0,0 +1,129 @@
+import gradio as gr
+import pandas as pd
+from huggingface_hub import hf_hub_download
+import joblib
+from geopy.geocoders import Nominatim
+from geopy.exc import GeocoderTimedOut, GeocoderUnavailable
+import time
+
+# Загрузка модели
+model_path = hf_hub_download(repo_id="Nikgorby/diplom_DS_SF", filename="random_forest_model (1).pkl")
+model = joblib.load(model_path)
+
+# with open('/home/dwarf/diplom/models/random_forest_model (1).pkl', 'rb') as file:
+#     model = joblib.load(file)  
+
+def predict(features_lst, model):
+    """
+    Purpose: arg
+    """
+    # Предсказание
+    predictions = model.predict(features_lst)
+
+    return predictions
+# end def
+
+def addr_to_coords(addr: str):
+    """Функция получения координат по адресу
+
+    Args:
+        addr (str): Строка с адресом
+
+    Returns:
+        float: координаты широта, долгота
+    """
+    geolocator = Nominatim(user_agent="my_geocoder", scheme='http', timeout=10)
+
+    # Геокодирование адреса
+    try:
+        # попытка получения координат
+        location = geolocator.geocode(addr)
+        if (location):
+        # координаты получены
+            return location.latitude, location.longitude
+        else:
+            # координаты не получены
+            return 0, 0
+    # end if
+    except (GeocoderTimedOut, GeocoderUnavailable) as e:
+        print(f"Error: {e}. Retrying...")
+        time.sleep(2)  # Добавляем задержку перед повторной попыткой
+        return addr_to_coords(addr)
+    # end try
+
+# Определение функции предсказания
+def predict_out(baths, square, beds, address, pool, property_type, state, year_built, remodeled_year, avg_school_rating, schools_qty, avg_school_dist):
+    """Функция получения предсказания от модели
+
+    Args:
+        csv_file (csv-файл с фичами): файл формата csv
+
+    Returns:
+        float: предсказание модели
+    """
+    # Загрузка модели
+    # with open('/home/dwarf/diplom/models/random_forest_model (1).pkl', 'rb') as file:
+    #     model = joblib.load(file)   
+
+    # Формирование списка фичей
+
+    # Формирование признака объекта
+    lst = [0]*8
+    lst[property_type] = 1
+    property_type = ", ".join(map(str, lst))
+
+    # Преобразование адреса в координаты
+    coords = addr_to_coords(address)
+    coords = ", ".join(map(str, coords))
+
+    features_lst = f'{baths}, {square}, {beds}, {coords}, {pool}, {property_type}, {state}, {year_built}, {remodeled_year}, {avg_school_rating}, {schools_qty}, {avg_school_dist}'
+    features_lst = features_lst.split(", ")
+    features_lst = [float(num) for num in features_lst]
+    features_lst = [features_lst]
+
+    # # Считывание CSV файла
+    # data = pd.read_csv(csv_file.name)
+    
+    # Предсказание
+    predictions = predict(features_lst, model)
+    
+    # Возвращение предсказаний в виде DataFrame
+    result = predictions[0]
+    # # result = pd.DataFrame(predictions, columns=["Prediction"])
+    return features_lst, result
+
+# Создание интерфейса Gradio
+title = "Interactive gradio demo"
+description = "Демо модели."
+
+iface = gr.Interface(
+    fn=predict_out,
+    inputs=[gr.Textbox(label="Кол-во ванных"),
+            gr.Textbox(label="Площадь"),
+            gr.Textbox(label="Кол-во спален"),
+            gr.Textbox(label="Адрес"),
+            gr.Radio(
+                ["Нет", "Да"], type="index",
+                label = "Бассейн"
+            ),
+            gr.Dropdown(
+                ["Кондоминиум", "Зем. участок", "На неск. семей", "Другое", "Ранчо", "На одну семью", "Таунхаус", "Традиционное"],
+                label='Тип объекта',
+                type="index"
+            ),
+            gr.Textbox(label='Штат (номер)'),
+            gr.Textbox(label="Год постройки"),
+            gr.Textbox(label="Год капитального ремонта"),
+            gr.Textbox(label="Средний рейтинг школ рядом"),
+            gr.Textbox(label="Количество школ рядом"),
+            gr.Textbox(label="Среднее расстояние до школы"),
+            ],
+    outputs=[gr.Textbox(label="Features"),
+             gr.Textbox(label="Предсказание")],
+    title=title,
+    description=description,
+    allow_flagging='never'
+)
+
+# Запуск приложения
+iface.launch()