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@@ -7,12 +7,22 @@ learn = load_learner('model.pkl')
 labels = learn.dls.vocab
 def predict(img):
     img = PILImage.create(img)
-    pred,pred_idx,probs = learn.predict(img)
+    pred, pred_idx, probs = learn.predict(img)
     return pred
 
-title = "Clasificador de pajaros (PARCIAL FINAL PIB)"
-description = "clasificador de especies de pajaros (Solo identifica especies de aves) Presentado por Jeysshon Bustos ;Juan Herrera."
-examples = ['3.jpg','5.jpg','images.jpeg''1.jpg''2.jpg''4.jpg''6.jpg']
-enable_queue=True
+title = "Modelo de Predicción  Aves(Jeysshon Bustos Juan Herrera)"
+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).launch()
+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()