app2.py

import gradio as gr
from transformers import AutoFeatureExtractor, AutoModelForImageClassification
from PIL import Image

# Cargar el modelo
extractor = AutoFeatureExtractor.from_pretrained("dima806/skin_types_image_detection")
model = AutoModelForImageClassification.from_pretrained("dima806/skin_types_image_detection")

def detectar_piel(image):
    inputs = extractor(images=image, return_tensors="pt")
    outputs = model(**inputs)
    logits = outputs.logits
    predicted_class_idx = logits.argmax(-1).item()
    # obtener nombre de la clase
    class_label = model.config.id2label[predicted_class_idx]
    return class_label

iface = gr.Interface(
    fn=detectar_piel,
    inputs=gr.Image(type="pil"),
    outputs=gr.Textbox(),
    title="Detección tipo de piel",
    description="Sube una imagen (rostro/zona de piel) y el modelo intentará clasificar el tipo de piel"
)

iface.launch()