Update app.py

app.py

@@ -141,10 +141,12 @@ target_models = {
 
 def get_models_data(progress=gr.Progress()):
     """모델 데이터 가져오기"""
-    url = "https://huggingface.co/api/models/sort/trending"  # trending 정렬 사용
+    url = "https://huggingface.co/api/models"  # 기본 API 엔드포인트
     params = {
         'full': 'true',
-        'limit': 1000  # 1000위까지 가져오기
+        'limit': 1000,  # 1000위까지 가져오기
+        'sort': 'trending',  # trending으로 정렬
+        'direction': -1
     }
     
     try:
@@ -155,24 +157,28 @@ def get_models_data(progress=gr.Progress()):
             print(f"API 요청 실패: {response.status_code}")
             print(f"Response: {response.text}")
             print(f"URL: {url}")
+            print(f"Params: {params}")
             return create_error_plot(), "<div>모델 데이터를 가져오는데 실패했습니다.</div>", pd.DataFrame()
         
         all_models = response.json()
+        print(f"Total models fetched: {len(all_models)}")  # 디버깅용
         
-        # 전체 모델의 순위 정보 저장 (1000위까지)
+        # 전체 모델의 순위 정보 저장
         model_ranks = {model['id']: idx + 1 for idx, model in enumerate(all_models)}
         
         # target_models에 있는 모델만 필터링하고 실제 순위 포함
         filtered_models = []
         for model in all_models:
             if model.get('id', '') in target_models:
-                model['rank'] = model_ranks[model['id']]  # 실제 순위 사용
+                model['rank'] = model_ranks[model['id']]
                 filtered_models.append(model)
+                print(f"Found model: {model['id']} at rank {model['rank']}")  # 디버깅용
         
         # 순위로 정렬
         filtered_models.sort(key=lambda x: x['rank'])
         
         if not filtered_models:
+            print("No matching models found in the response")  # 디버깅용
             return create_error_plot(), "<div>선택된 모델의 데이터를 찾을 수 없습니다.</div>", pd.DataFrame()
         
         progress(0.3, desc="Creating visualization...")
@@ -323,6 +329,9 @@ def get_models_data(progress=gr.Progress()):
     except Exception as e:
         print(f"Error in get_models_data: {str(e)}")
         return create_error_plot(), f"<div>에러 발생: {str(e)}</div>", pd.DataFrame()
+
+
+        
         
 # 관심 스페이스 URL 리스트와 정보
 target_spaces = {