import gradio as gr
from fastai.vision.all import load_learner, PILImage

# โหลดโมเดล
model = load_learner("my_fastai_model.pkl")

# ฟังก์ชันพยากรณ์ชนิดของดินจากภาพ
def classify_soil(img):
    pred_class, pred_idx, probs = model.predict(PILImage.create(img))
    return {model.dls.vocab[i]: float(probs[i]) for i in range(len(probs))}

# UI ด้วย Gradio
interface = gr.Interface(
    fn=classify_soil,
    inputs=gr.Image(type="pil"),
    outputs=gr.Label(num_top_classes=3),
    title="Soil Type Classifier",
    description="อัปโหลดภาพของดิน ระบบจะพยากรณ์ว่าเป็นดินชนิดใด เช่น ดินเหนียว ดินร่วน ดินทราย เป็นต้น",
    examples=["clay_soil.jpg", "sandy_soil.jpg", "loamy_soil.jpg"]
)

# เรียกใช้งาน
if __name__ == "__main__":
    interface.launch()