app.py

import gradio as gr
from fastai.vision.all import *
import skimage

learn = load_learner('model.pkl')

labels = learn.dls.vocab
def predict(img):
    img = PILImage.create(img)
    pred, pred_idx, probs = learn.predict(img)
    return pred

title = "Modelo de Predicción  Aves PARCIAL PIB "
description = "Este modelo utiliza redes neuronales para clasificar diferentes especies de aves en imágenes. En la parte inferior, puedes probar el modelo con algunas imágenes de muestra."
examples = ['3.jpg', '5.jpg', 'images.jpeg', '1.jpg', '2.jpg', '4.jpg', '6.jpg']
enable_queue = True

gr.Interface(
    fn=predict,
    inputs=gr.inputs.Image(shape=(224, 224)),
    outputs=gr.outputs.Label(num_top_classes=1),
    title=title,
    description=description,
    examples=examples,
    enable_queue=enable_queue,
    layout="vertical",
    thumbnail=None
).launch()