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 import gradio as gr
 from transformers import pipeline
+from PIL import Image
+import io
 
-# 이미지 인식 파이프라인 로드, 모델을 명시적으로 지정
+# 이미지 인식 파이프라인 로드
 model = pipeline("image-classification", model="google/vit-base-patch16-224")
 
-def classify_image(image):
-    predictions = model(image)
+def classify_image(uploaded_image):
+    # 업로드된 이미지가 PIL 이미지 객체인지 확인 (Gradio는 자동으로 PIL 이미지 객체로 변환)
+    if not isinstance(uploaded_image, Image.Image):
+        raise ValueError("Uploaded image is not in the correct format.")
+    
+    predictions = model(uploaded_image)
     return {prediction['label']: prediction['score'] for prediction in predictions}
 
-# Gradio 인터페이스 생성 (shape 인자 없이)
+# Gradio 인터페이스 생성
 iface = gr.Interface(fn=classify_image,
                      inputs=gr.Image(),
                      outputs=gr.Label(num_top_classes=3),
                      title="이미지 분류기",
-                     description="이미지를 업로드하면, 사물을 인식하고 최상위 3개의 분류 결과를 출력합니다.")
+                     description="이미지를 업로드하면, 사물을 인식하고 최상위 3개의 분류 결과를 출력합니다.",
+                     share=True)  # Public link 생성
 
 # 인터페이스 실행
 iface.launch()
+