app.py

import gradio as gr


model_name = "Horus7/kaduce"  # Remplacez par le nom de votre modèle Hugging Face

# tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
def predict(image):
    # Prétraiter l'image (vous pouvez adapter cela en fonction des besoins de votre modèle)
    preprocessed_image = preprocess_image(image)

    # Faire une prédiction avec le modèle
    prediction = model.predict(preprocessed_image)

    # Renvoyer la prédiction
    return prediction

# Fonction pour prétraiter l'image avant la prédiction
def preprocess_image(image):
    # Effectuer les étapes de prétraitement nécessaires pour votre modèle (redimensionnement, normalisation, etc.)
    return image

# Interface Gradio
inputs = gr.inputs.Image()  # Entrée : une image
outputs = gr.outputs.Label()  # Sortie : une étiquette

gr.Interface(fn=predict, inputs=inputs, outputs=outputs).launch()