Update app.py

app.py

@@ -2,12 +2,13 @@ import gradio as gr
 from fastai.vision.all import *
 import platform
 import pathlib
+import traceback # Importez ceci
 
 # Correction des chemins pour Windows sur Linux
 if platform.system() == 'Linux':
     pathlib.WindowsPath = pathlib.PosixPath
 
-# Chargement du modèle
+# Charger le modèle
 learn = load_learner('export.pkl')
 labels = learn.dls.vocab
 
@@ -35,5 +36,17 @@ app = gr.Interface(
 app.launch(
     server_name="0.0.0.0",
     server_port=7860,
-    # share=True  # <-- CETTE LIGNE DOIT ÊTRE SUPPRIMÉE OU COMMENTÉE
-)
+    # share=True  # Assurez-vous que cette ligne est bien commentée ou supprimée !
+)
+
+# ====================================================================
+# IMPORTANT : Testez la fonction predict_api directement via l'interface web Gradio si possible
+# Normalement, votre `app` (qui est un gr.Interface) expose déjà /api/predict
+#
+# Voici comment vous pouvez appeler cette API via votre navigateur (outil POSTMAN ou CURL) :
+# URL: https://saifox-skin-problems-analyzer.hf.space/api/predict
+# Méthode: POST
+# Type de Contenu: multipart/form-data
+# Champ de fichier: 'file' (nom du champ)
+# Valeur du champ: votre fichier image
+# ====================================================================