app.py

import gradio as gr
from transformers import pipeline

# Carregar um modelo pré-treinado
classifier = pipeline("image-classification", model="google/vit-base-patch16-224")

def classify_image(image):
    results = classifier(image)
    return {result["label"]: result["score"] for result in results}

# Criar interface com Gradio
iface = gr.Interface(
    fn=classify_image,
    inputs=gr.Image(type="pil"),
    outputs=gr.Label(),
    title="Classificação de Imagem",
    description="Envie uma imagem e veja a classificação gerada pelo modelo Vision Transformer."
)

iface.launch(share=True)