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+# 导入所需库
 import gradio as gr
 from transformers import pipeline
 import os
+
+# 获取环境变量中的token
 drainage_token = os.environ.get("drainage_token")
 
+# 加载预训练模型
 pipeline = pipeline(task="image-classification", model="zijia88/autotrain-drainage-56552131498", use_auth_token=drainage_token)
+
+# 预测函数，输入图片，返回预测结果
 def predict(image):
     predictions = pipeline(image)
     return {p["label"]: p["score"] for p in predictions}
 
+# 创建Gradio接口
 gr.Interface(
-    predict,
-    inputs=gr.inputs.Image(label="上传管道内窥检测图片", type="filepath"),
-    outputs=gr.outputs.Label(num_top_classes=5),
-    title="内窥检测隐患识别",
-).launch()
+    predict, # 预测函数
+    inputs=gr.inputs.Image(label="上传管道内窥检测图片", type="filepath"), # 图片上传输入组件
+    outputs=gr.outputs.Label(num_top_classes=5), # 标签输出组件
+    title="内窥检测隐患识别", # 接口标题
+).launch() # 启动接口