Update app.py

app.py

@@ -3,6 +3,7 @@ from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV
 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, LabelEncoder
 from sklearn.metrics import accuracy_score
 from concrete.ml.sklearn import XGBClassifier as ConcreteXGBClassifier
+from concrete.ml.deployment import FHEModelDev, FHEModelClient, FHEModelServer
 
 
 # Örnek dosyalar
@@ -15,12 +16,17 @@ EXAMPLE_XLSX = [
 ]
 
 
-# Global tanımlar
-enc_input = None
-enc_output = None
-fhe_model = None
+# Global değişkenler
+client = None
+server = None
+encrypted_input = None
+encrypted_output = None
+COLS = []
 
 
+fhe_dir = "fhe_model_artifacts"
+key_dir = "client_keys"
+
 SELECTED_FEATS = [
     "Cari Oran",
     "Dönen Varlıklar / Aktif (%)",
@@ -178,8 +184,10 @@ scaler_sel = MinMaxScaler().fit(X_tr[COLS])
 Xtr_sel = scaler_sel.transform(X_tr[COLS])
 final_model = ConcreteXGBClassifier(n_bits=8, **best_params, random_state=42)
 final_model.fit(Xtr_sel, ytr_e)
-fhe_circuit = final_model.compile(Xtr_sel)
-keys = None
+final_model.compile(Xtr_sel)
+
+dev = FHEModelDev(path_dir=fhe_dir, model=final_model)
+dev.save()
 
 
 
@@ -190,71 +198,72 @@ for i, col in enumerate(COLS, 1):
 
 # ------------------------ FONKSİYONLAR ------------------------
 def generate_keys():
-    global fhe_circuit, keys
-    print(" Model derleniyor...")
-    fhe_circuit = final_model.compile(Xtr_sel)
-    keys = fhe_circuit.keygen()
-
-    if keys is None or keys.evaluation is None:
-        raise gr.Error("Anahtar üretilemedi.")
-    
-    return keys.evaluation.serialize()[:120].decode() + "..."
-
+    global client
+    if not os.path.exists(key_dir):
+        os.makedirs(key_dir)
+    client = FHEModelClient(path_dir=fhe_dir, key_dir=key_dir)
+    serialized_eval_keys = client.get_serialized_evaluation_keys()
+    return str(serialized_eval_keys[:100]) + "..."
 
 
 def encrypt_excel(file):
-    global enc_input
-    raw_df = pd.read_excel(file.name, header=None).set_index(0).T.reset_index(drop=True)
-    raw_df.columns = raw_df.columns.str.strip()
-    raw_df.rename(columns={"Desc": "Periyot"}, inplace=True)
+    global encrypted_input
+    if client is None:
+        raise gr.Error("Lütfen önce 'Anahtar Oluştur'a tıklayın.")
+    
+    df = pd.read_excel(file.name, header=None).set_index(0).T.reset_index(drop=True)
+    df.columns = df.columns.str.strip()
+    df.rename(columns={"Desc": "Periyot"}, inplace=True)
 
-    enriched = compute_ratios(raw_df)
+    enriched = compute_ratios(df)
     X_input = enriched[COLS].dropna()
     scaled = scaler_sel.transform(X_input)
-    
-    if keys is None or keys.evaluation is None:
-        raise gr.Error("Anahtarlar hazır değil. Lütfen önce 'Anahtar Oluştur'a tıklayın.")
 
-    enc_input = fhe_circuit.encrypt(scaled, keys.evaluation)
-    return str(enc_input)[:150] + "..."
+    encrypted_input = client.quantize_encrypt_serialize(scaled)
+    return str(encrypted_input[:120]) + "..."
 
 
 def run_fhe():
-    global enc_output
-    import time
-    if fhe_circuit is None or enc_input is None:
-        raise gr.Error("Şifreli giriş veya circuit eksik.")
-    start = time.time()
-    enc_output = fhe_circuit.run(enc_input)
-    return f"{time.time() - start:.2f}"
+    global server, encrypted_output
+    if encrypted_input is None:
+        raise gr.Error("Veri şifrelenmemiş.")
+    
+    server = FHEModelServer(path_dir=fhe_dir)
+    server.load()
+    
+    eval_keys = client.get_serialized_evaluation_keys()
+    encrypted_output = server.run(encrypted_input, eval_keys)
+    return "Tahmin tamamlandı."
+    
 
 def decrypt_result():
-    if enc_output is None:
+    if encrypted_output is None:
         raise gr.Error("Henüz tahmin yapılmadı.")
-    y_pred = fhe_circuit.decrypt(enc_output, keys.decryption)
-    return encoder.inverse_transform([y_pred])[0]
+    prediction = client.deserialize_decrypt_dequantize(encrypted_output)
+    return encoder.inverse_transform([int(prediction[0])])[0]
+
+    
 
 # -------------------- Gradio UI -------------------- #
 with gr.Blocks(theme=gr.themes.Default(primary_hue="blue")) as demo:
     gr.Markdown("# Denetçi Görüşü Tahmin Uygulaması (FHE)")
 
     gr.Markdown("## 1. Anahtar Oluştur")
-    key_btn = gr.Button("🔑 Anahtar Oluştur ve Server'a Gönder")
-    key_out = gr.Textbox(label="Evaluation Key (görsel)")
+    key_btn = gr.Button("🔑 Anahtar Oluştur")
+    key_out = gr.Textbox(label="Evaluation Key")
     key_btn.click(generate_keys, outputs=key_out)
 
     gr.Markdown("## 2. Excel Yükle")
     file_in = gr.File(file_types=[".xlsx"], label="Excel Dosyası")
-    encrypt_btn = gr.Button("🔐 Veriyi Şifrele ve Sun")
-    enc_out = gr.Textbox(label="Şifreli Giriş")
+    encrypt_btn = gr.Button("🔐 Veriyi Şifrele")
+    enc_out = gr.Textbox(label="Şifreli Veri")
     encrypt_btn.click(encrypt_excel, inputs=file_in, outputs=enc_out)
 
-    gr.Markdown("## 3. Şifreli Tahmini Gerçekleştir")
-    run_btn = gr.Button("🚀 FHE Tahmini Başlat")
-    time_box = gr.Textbox(label="Süre (sn)")
-    run_btn.click(run_fhe, outputs=time_box)
+    gr.Markdown("## 3. Tahmini Gerçekleştir (Server)")
+    run_btn = gr.Button("🚀 Tahmini Başlat")
+    run_btn.click(run_fhe, outputs=gr.Textbox(label="Durum"))
 
-    gr.Markdown("## 4. Tahmini Deşifre Et")
+    gr.Markdown("## 4. Sonucu Deşifre Et")
     decrypt_btn = gr.Button("🔓 Tahmini Göster")
     result_box = gr.Textbox(label="Tahmin Edilen Görüş")
     decrypt_btn.click(decrypt_result, outputs=result_box)