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-from fastai.vision.all import *
 import gradio as gr
 
-# 載入模型
-learn = load_learner('gender_model.pkl')
+# 模擬預測函式（無模型，僅回傳固定結果）
+def fake_predict(img):
+    return {
+        "女性醫護": 0.25,
+        "男性醫護": 0.25,
+        "女性工程師": 0.25,
+        "男性工程師": 0.25
+    }
 
-# 分類標籤
-labels = learn.dls.vocab
-
-# 預測函式
-def classify_image(img):
-    pred, idx, probs = learn.predict(img)
-    return {labels[i]: float(probs[i]) for i in range(len(labels))}
-
-# 建立 Gradio 介面
+# Gradio UI
 demo = gr.Interface(
-    fn=classify_image,
+    fn=fake_predict,
     inputs=gr.Image(type="pil"),
     outputs=gr.Label(num_top_classes=4),
-    title="性別平等影像分類器",
-    description="上傳一張職業相關圖片，模型會預測其屬於哪一類：女性醫護、男性醫護、女性工程師或男性工程師。"
+    title="性別平等職業分類器",
+    description="（展示介面）上傳圖片，將模擬分類為：女性醫護、男性醫護、女性工程師、男性工程師。"
 )
 
-# 啟動應用
-demo.launch()
+demo.launch()