Update app.py

app.py

@@ -1,8 +1,9 @@
+import gradio
 import gradio as gr
+import aiohttp
 import asyncio
 from PIL import Image
 from io import BytesIO
-from huggingface_hub import AsyncInferenceClient
 from dotenv import load_dotenv
 import os
 
@@ -10,7 +11,8 @@ import os
 load_dotenv()
 API_TOKEN = os.getenv("HF_API_TOKEN")
 
-# Конфигурация моделей
+# Конфигурация API
+HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {API_TOKEN}"}
 MODELS = {
     "Midjourney": "Jovie/Midjourney",
     "FLUX.1 [dev]": "black-forest-labs/FLUX.1-dev",
@@ -20,26 +22,30 @@ MODELS = {
     "Leonardo AI": "goofyai/Leonardo_Ai_Style_Illustration",
 }
 
-# Инициализация клиента
-client = AsyncInferenceClient(token=API_TOKEN)
-
-
 # Асинхронная функция для отправки запроса к API
 async def query_model(prompt, model_name, model_url):
     try:
-        response = await client.text_to_image(
-            prompt=prompt, model=model_url, stream=False
-        )
-        # Декодирование изображения
-        image_data = response["images"][0]
-        image = Image.open(BytesIO(image_data))
-        return model_name, image
+        async with aiohttp.ClientSession() as session:
+            async with session.post(
+                f"https://api-inference.huggingface.co/models/{model_url}",
+                headers=HEADERS,
+                json={"inputs": prompt},
+            ) as response:
+                if response.status == 200:
+                    image_data = await response.read()
+                    return model_name, Image.open(BytesIO(image_data))
+                else:
+                    error_message = await response.json()
+                    warnings = error_message.get("warnings", [])
+                    print(f"Ошибка для модели {model_name}: {error_message.get('error', 'unknown error')}")
+                    if warnings:
+                        print(f"Предупреждения для модели {model_name}: {warnings}")
+                    return model_name, None
     except Exception as e:
-        print(f"Ошибка для модели {model_name}: {e}")
+        print(f"Ошибка соединения с моделью {model_name}: {e}")
         return model_name, None
 
-
-# Асинхронная обработка запросов
+# Асинхронная обработка всех запросов
 async def handle(prompt):
     tasks = [
         query_model(prompt, model_name, model_url)
@@ -48,7 +54,6 @@ async def handle(prompt):
     results = await asyncio.gather(*tasks)
     return {model_name: image for model_name, image in results if image}
 
-
 # Интерфейс Gradio
 with gr.Blocks() as demo:
     gr.Markdown("## Генерация изображений с использованием моделей Hugging Face")
@@ -82,10 +87,9 @@ with gr.Blocks() as demo:
     # Ссылки на соцсети
     with gr.Row():
         with gr.Column(scale=1):
-            gr.Image(value="icon.jpg")
+            gr.Image(value='icon.jpg')
         with gr.Column(scale=4):
-            gr.HTML(
-                """<div style="text-align: center; font-family: 'Helvetica Neue', sans-serif; padding: 10px; color: #333333;">
+            gradio.HTML("""<div style="text-align: center; font-family: 'Helvetica Neue', sans-serif; padding: 10px; color: #333333;">
         <p style="font-size: 18px; font-weight: 600; margin-bottom: 8px;">
             Эта демка была создана телеграм каналом <strong style="color: #007ACC;"><a href='https://t.me/mlphys'> mlphys</a></strong>. Другие мои социальные сети:
         </p>
@@ -94,7 +98,6 @@ with gr.Blocks() as demo:
             <a href="https://x.com/quensy23" target="_blank" style="color: #1DA1F2; text-decoration: none; font-weight: 500;">Twitter</a> |
             <a href="https://github.com/freQuensy23-coder"  target="_blank" style="color: #0088cc; text-decoration: none; font-weight: 500;">GitHub</a>
         </p>
-    </div>"""
-            )
+    </div>""")
 
 demo.launch()