import gradio as gr
from transformers import pipeline

# Carrega o modelo da Apple
classificador = pipeline("image-classification", model="apple/mobilevit-small")

def predict(img):
    predictions = classificador(img)
    # Retorna o dicionário de labels e scores para o Gradio criar as barras
    return {p['label']: p['score'] for p in predictions}

# Interface limpa sem a lista de exemplos que está causando erro
demo = gr.Interface(
    fn=predict,
    inputs=gr.Image(type="pil"),
    outputs=gr.Label(num_top_classes=5),
    title="Classificador MobileViT - Apple",
    description="Envie uma imagem para identificar objetos usando o modelo MobileViT."
)

if __name__ == "__main__":
    demo.launch()