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 import gradio as gr
-from fastai.learner import load_learner
 from fastai.vision.core import PILImage
+from huggingface_hub import from_pretrained_fastai
 
-# Cargar el modelo entrenado desde Hugging Face
-model_path = "model.pkl"
-learn = load_learner(model_path)
+# Cargar directamente desde el repositorio en Hugging Face
+learn = from_pretrained_fastai("jeancguerrero/fastai-simple-climate")  # o el nombre que corresponda
 
 def predict(img):
     pred_class, pred_idx, probs = learn.predict(PILImage.create(img))
     return f"Clase Predicha: {pred_class}, Probabilidad: {probs[pred_idx]:.4f}"
 
-# Crear la interfaz con Gradio
-demo = gr.Interface(fn=predict, 
-                    inputs=gr.Image(type="pil"), 
-                    outputs="text")
-
-# Ejecutar la aplicación
+demo = gr.Interface(fn=predict, inputs=gr.Image(type="pil"), outputs="text")
 demo.launch()
+