apps: improve device handling, CUDA status, and error messages; add DirectML option

apps/webcam_app.py

@@ -22,7 +22,7 @@ st.caption("Live object detection with YOLO11 using your webcam. Use the sidebar
 def _resolve_device(device: str) -> str:
     """Map UI device option to a valid torch/Ultralytics device string."""
     d = (device or "").lower().strip()
-    if d in {"cpu", "cuda", "mps", "xpu"}:
+    if d in {"cpu", "cuda", "mps", "xpu", "dml"}:
         return d
     if d == "auto":
         if torch.cuda.is_available():
@@ -30,6 +30,12 @@ def _resolve_device(device: str) -> str:
         # Apple MPS (macOS). Kept for completeness even if not typical on Windows.
         if hasattr(torch.backends, "mps") and torch.backends.mps.is_available():
             return "mps"
+        # Windows DirectML (requires torch-directml)
+        try:
+            import torch_directml  # noqa: F401
+            return "dml"
+        except Exception:
+            pass
         return "cpu"
     # Fallback to CPU for any unknown value
     return "cpu"
@@ -47,33 +53,52 @@ def load_model(model_source: str, device: str = "auto"):
     # Resolve device (maps 'auto' to an actual device)
     resolved_device = _resolve_device(device)
 
-    # Hugging Face hub-style path
-    if model_source.startswith("hf://"):
-        try:
-            from huggingface_hub import hf_hub_download
-        except Exception as e:
-            st.error("huggingface_hub not installed. Install it or use a local/builtin model.")
-            raise
-
-        # Parse hf path: hf://<repo_id>/<filename>
-        path = model_source.replace("hf://", "", 1)
-        if "/" not in path:
-            raise ValueError("For hf://, use hf://<repo_id>/<filename>")
-        repo_id, filename = path.split("/", 1)
-        st.info(f"Downloading {filename} from {repo_id}...")
-        local_path = hf_hub_download(repo_id=repo_id, filename=filename, token=os.getenv("HF_TOKEN"))
-        try:
-            return YOLO(local_path).to(resolved_device)
-        except Exception as e:
-            st.warning(f"{resolved_device} cihaza taşınamadı, CPU'ya düşülüyor. Detay: {e}")
-            return YOLO(local_path).to("cpu")
+    # Gentle hint for common mistake: loading a multi-model container instead of a single YOLO weight
+    try:
+        base_name = os.path.basename(model_source)
+        if base_name.lower().startswith("models_multi"):
+            st.info("Seçilen .pt birden fazla ağırlık içeren bir paket olabilir. Lütfen tek bir YOLO ağırlık dosyası seçin (ör. yolo11n.pt).")
+    except Exception:
+        pass
+
+    # 1) Kaynağı yerel dosyaya indir/çöz ve YOLO nesnesini oluştur
+    def _create_yolo(path_or_alias: str):
+        if path_or_alias.startswith("hf://"):
+            try:
+                from huggingface_hub import hf_hub_download
+            except Exception:
+                st.error("huggingface_hub yüklü değil. Yükleyin veya yerel/yerleşik model kullanın.")
+                raise
+            path = path_or_alias.replace("hf://", "", 1)
+            if "/" not in path:
+                raise ValueError("hf:// için hf://<repo_id>/<filename> biçimini kullanın")
+            repo_id, filename = path.split("/", 1)
+            st.info(f"{repo_id} deposundan {filename} indiriliyor…")
+            local_path = hf_hub_download(repo_id=repo_id, filename=filename, token=os.getenv("HF_TOKEN"))
+            return YOLO(local_path)
+        else:
+            return YOLO(path_or_alias)
+
+    # Önce modeli yüklemeyi deneyin (hata ==> dosya/format sorunu)
+    try:
+        model = _create_yolo(model_source)
+    except Exception as e:
+        st.error(
+            "Model dosyası yüklenemedi. Bu dosya geçerli bir YOLO ağırlığı olmayabilir (örn. eğitim checkpoint'i veya paketlenmiş container).\n"
+            f"Detay: {e}"
+        )
+        raise
 
-    # Local file or alias handled directly by Ultralytics
+    # 2) Sonra cihaza taşımayı deneyin (hata ==> CUDA/MPS taşınamıyor → CPU'ya düş)
     try:
-        return YOLO(model_source).to(resolved_device)
+        return model.to(resolved_device)
     except Exception as e:
         st.warning(f"{resolved_device} cihaza taşınamadı, CPU'ya düşülüyor. Detay: {e}")
-        return YOLO(model_source).to("cpu")
+        try:
+            return model.to("cpu")
+        except Exception:
+            # CPU'ya taşınma da başarısızsa, ham modeli döndür (son çare)
+            return model
 
 
 class YOLOProcessor(VideoProcessorBase):
@@ -93,11 +118,28 @@ with st.sidebar:
     st.header("Ayarlar")
     default_model = "yolo11n.pt"  # Ultralytics dağıtımından otomatik indirilmeye çalışılır
     model_path = st.text_input("Model yolu veya alias", value=default_model, help="Yerel .pt yolu, yerleşik alias (örn. yolo11n.pt) veya hf://Ultralytics/YOLO11/yolo11n.pt")
-    device = st.selectbox("Cihaz", options=["auto", "cpu", "cuda"], index=0)
+    device = st.selectbox("Cihaz", options=["auto", "cpu", "cuda", "dml"], index=0)
     conf = st.slider("Confidence", min_value=0.1, max_value=0.9, value=0.25, step=0.05)
     iou = st.slider("IoU", min_value=0.1, max_value=0.9, value=0.45, step=0.05)
     load_btn = st.button("Modeli Yükle")
 
+    # Ortam durumu (Torch/CUDA)
+    try:
+        tv = torch.__version__
+        cv = getattr(torch.version, "cuda", None)
+        ca = torch.cuda.is_available()
+        # Detect DirectML
+        has_dml = False
+        try:
+            import torch_directml  # noqa: F401
+            has_dml = True
+        except Exception:
+            has_dml = False
+        dml_txt = " • DirectML: Hazır" if has_dml else ""
+        st.caption(f"Torch {tv} • CUDA: {cv or 'yok'} • GPU etkin (CUDA): {'Evet' if ca else 'Hayır'}{dml_txt}")
+    except Exception:
+        pass
+
 
 st.session_state.setdefault("model", None)
 
@@ -110,6 +152,11 @@ if load_btn:
             st.success(f"Model yüklendi. Sınıflar: {len(names)}")
         else:
             st.success("Model yüklendi.")
+        try:
+            active_device = next((p.device.type for p in st.session_state.model.parameters()), "unknown")
+            st.info(f"Aktif cihaz: {active_device}")
+        except Exception:
+            pass
     except Exception as e:
         st.exception(e)