Update app.py

app.py

@@ -1,70 +1,23 @@
 import gradio as gr
-from huggingface_hub import InferenceClient
 from gradio_client import Client, handle_file
 
-# Initialize the HuggingFace InferenceClient or another client if needed
-client = InferenceClient("HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta")
+# Moondream2 API'sine bağlanmak için Client'ı başlatıyoruz
+client = Client("vikhyatk/moondream2")
 
-# Function to process image and return a description using another API (e.g., Moondream2)
+# Resmi açıklamak için kullanılan fonksiyon
 def describe_image(image):
-    # Call the external API to get a description of the image
     result = client.predict(
-        img=handle_file(image),
-        prompt="Describe this image.",
-        api_name="/answer_question"
+        img=handle_file(image),  # Kullanıcının yüklediği resmi API'ye gönderiyoruz
+        prompt="Describe this image.",  # Resmi açıklama isteği
+        api_name="/answer_question"  # API'nin doğru endpoint'i
     )
     return result
 
-def respond(
-    message,
-    history: list[tuple[str, str]],
-    system_message,
-    max_tokens,
-    temperature,
-    top_p,
-    image
-):
-    messages = [{"role": "system", "content": system_message}]
-
-    for val in history:
-        if val[0]:
-            messages.append({"role": "user", "content": val[0]})
-        if val[1]:
-            messages.append({"role": "assistant", "content": val[1]})
-
-    # Process the image if provided
-    if image:
-        description = describe_image(image)
-        return description
-    
-    # If no image, proceed with the usual chat flow
-    messages.append({"role": "user", "content": message})
-
-    response = ""
-
-    for message in client.chat_completion(
-        messages,
-        max_tokens=max_tokens,
-        stream=True,
-        temperature=temperature,
-        top_p=top_p,
-    ):
-        token = message.choices[0].delta.content
-
-        response += token
-        yield response
-
-# Set up the Gradio interface with image input and output for description
+# Gradio arayüzü tanımlıyoruz
 demo = gr.Interface(
-    fn=respond,
-    inputs=[
-        gr.Textbox(value="You are a friendly Chatbot.", label="System message"),
-        gr.Slider(minimum=1, maximum=2048, value=512, step=1, label="Max new tokens"),
-        gr.Slider(minimum=0.1, maximum=4.0, value=0.7, step=0.1, label="Temperature"),
-        gr.Slider(minimum=0.1, maximum=1.0, value=0.95, step=0.05, label="Top-p (nucleus sampling)"),
-        gr.Image(type="file", label="Upload Image")  # Allow image upload
-    ],
-    outputs="text",  # Display the description as text output
+    fn=describe_image,  # Resmi açıklamak için fonksiyon
+    inputs=gr.Image(type="filepath", label="Resim Yükle"),  # Resim yükleme alanı
+    outputs="text",  # Çıktı olarak metin (resmin açıklaması) alacağız
 )
 
 if __name__ == "__main__":