Upload folder using huggingface_hub

app.py

@@ -1,207 +1,231 @@
 """
-UltraProTagger - HuggingFace Space Version
-Auth + Rate Limiting entegreli
+UltraProTagger - HuggingFace Space Full Version
+Dataset'ten tam uygulamayı yükler ve çalıştırır
 """
 
 import os
-import time
-import hashlib
-import gradio as gr
-from functools import wraps
-from collections import defaultdict
-from datetime import datetime, timedelta
-
-# ==================== YAPILANDIRMA ====================
-
-# Kullanım Limitleri
-DAILY_LIMIT_FREE = 20          # Ücretsiz kullanıcılar için günlük limit
-DAILY_LIMIT_PREMIUM = 1000     # Premium kullanıcılar için günlük limit
-RATE_LIMIT_SECONDS = 5         # İstekler arası minimum süre
-
-# Premium kullanıcı listesi (HuggingFace username'leri)
-# Bu liste harici bir veritabanı veya dosyadan da okunabilir
-PREMIUM_USERS = set([
-    # "hf_username1",
-    # "hf_username2",
-])
-
-# Ödeme linki
-PAYMENT_LINK = "https://YOUR_PAYMENT_LINK_HERE"
-
-# ==================== RATE LIMITER ====================
-
-class RateLimiter:
-    def __init__(self):
-        self.usage = defaultdict(lambda: {"count": 0, "last_reset": datetime.now(), "last_request": None})
+import sys
+import subprocess
+
+# ==================== DATASET'TEN KODU İNDİR ====================
+
+def setup_from_dataset():
+    """Dataset'ten kaynak kodu indir ve kurulum yap"""
     
-    def _get_user_key(self, request: gr.Request = None):
-        """Kullanıcı kimliğini belirle"""
-        if request and hasattr(request, 'username') and request.username:
-            return f"user:{request.username}"
-        # IP bazlı fallback
-        if request and hasattr(request, 'client') and request.client:
-            return f"ip:{request.client.host}"
-        return "anonymous"
+    DATASET_REPO = "Hydragee/ultrapro-tagger"
+    LOCAL_PATH = "/home/user/app/ultrapro-tagger"
     
-    def _reset_if_needed(self, user_key: str):
-        """Günlük sayacı sıfırla"""
-        user_data = self.usage[user_key]
-        now = datetime.now()
-        if now - user_data["last_reset"] > timedelta(days=1):
-            user_data["count"] = 0
-            user_data["last_reset"] = now
+    # Zaten indirilmişse atla
+    if os.path.exists(os.path.join(LOCAL_PATH, "main.py")):
+        print("✅ Kod zaten mevcut")
+        return LOCAL_PATH
     
-    def check_limit(self, request: gr.Request = None) -> tuple[bool, str, int]:
-        """
-        Limit kontrolü yap
-        Returns: (allowed, message, remaining)
-        """
-        user_key = self._get_user_key(request)
-        self._reset_if_needed(user_key)
-        
-        user_data = self.usage[user_key]
-        username = request.username if request and hasattr(request, 'username') else None
-        
-        # Premium kontrolü
-        is_premium = username in PREMIUM_USERS if username else False
-        daily_limit = DAILY_LIMIT_PREMIUM if is_premium else DAILY_LIMIT_FREE
-        
-        # Rate limit kontrolü
-        if user_data["last_request"]:
-            elapsed = (datetime.now() - user_data["last_request"]).total_seconds()
-            if elapsed < RATE_LIMIT_SECONDS:
-                wait_time = RATE_LIMIT_SECONDS - elapsed
-                return False, f"⏳ Lütfen {wait_time:.1f} saniye bekleyin.", daily_limit - user_data["count"]
+    print("📥 Dataset'ten kod indiriliyor...")
+    
+    try:
+        from huggingface_hub import snapshot_download
         
-        # Günlük limit kontrolü
-        if user_data["count"] >= daily_limit:
-            if is_premium:
-                return False, "❌ Günlük limitinize ulaştınız. Yarın tekrar deneyin.", 0
-            return False, f"❌ Günlük ücretsiz limitinize ({DAILY_LIMIT_FREE}) ulaştınız.\n\n🌟 **Premium erişim için:** [{PAYMENT_LINK}]({PAYMENT_LINK})", 0
+        # Dataset'i indir
+        local_dir = snapshot_download(
+            repo_id=DATASET_REPO,
+            repo_type="dataset",
+            local_dir=LOCAL_PATH,
+            token=os.environ.get("HF_TOKEN")
+        )
         
-        # Sayacı güncelle
-        user_data["count"] += 1
-        user_data["last_request"] = datetime.now()
-        remaining = daily_limit - user_data["count"]
+        print(f"✅ Kod indirildi: {local_dir}")
+        return local_dir
         
-        return True, f"✅ Kalan kullanım: {remaining}/{daily_limit}", remaining
+    except Exception as e:
+        print(f"❌ İndirme hatası: {e}")
+        return None
 
-rate_limiter = RateLimiter()
+# Kurulum yap
+APP_PATH = setup_from_dataset()
 
-# ==================== AUTH WRAPPER ====================
+if APP_PATH:
+    # Sys path'e ekle
+    sys.path.insert(0, APP_PATH)
+    os.chdir(APP_PATH)
+    
+    # ==================== ORIJINAL UYGULAMAYI YÜKLE ====================
+    
+    import gradio as gr
+    from modules.shared_state import set_web_image, check_and_reset_tab_switch, shared_state
+    from modules.config_manager import load_config
+    from modules.ui.common import CSS_STYLES
+    from modules.ui.tab_settings import create_settings_tab
+    from modules.ui.tab_single import create_single_tab
+    from modules.ui.tab_batch import create_batch_tab
+    from modules.ui.tab_dual import create_dual_tab
+    from modules.ui.tab_tools import create_tools_tab
+    from modules.managers.rule_manager import (
+        read_replacement_file_content, 
+        read_synonym_file_content, 
+        read_addition_file_content
+    )
+    from modules.managers.localization_manager import get_str
+    
+    # Tagger modülleri
+    try:
+        from modules.tagger import run_joint_classifier, cl_tagger_instance
+    except Exception as e:
+        print(f"⚠️ Tagger modülleri yüklenemedi: {e}")
+        run_joint_classifier = None
+        cl_tagger_instance = None
 
-def require_auth(func):
-    """Fonksiyonları auth ve rate limit ile sarmala"""
-    @wraps(func)
-    def wrapper(*args, request: gr.Request = None, **kwargs):
-        # Rate limit kontrolü
-        allowed, message, remaining = rate_limiter.check_limit(request)
-        if not allowed:
-            raise gr.Error(message)
-        
-        # Orijinal fonksiyonu çağır
-        result = func(*args, **kwargs)
-        
-        return result
-    return wrapper
+    # Klasör Sabitleri
+    KATEGORILER_KLASORU = "data/rules/kategoriler"
+    ALT_KATEGORILER_KLASORU = "data/rules/alt_kategoriler"
+    REPLACEMENT_RULES_KLASORU = "data/rules/replacement_rules"
+    SYNONYM_RULES_KLASORU = "data/rules/synonym_rules"
+    ADDITION_RULES_KLASORU = "data/rules/addition_rules"
+    CONFIGLIST_KLASORU = "data/rules/configlist"
 
-# ==================== ANA UYGULAMA ====================
+    OS_ENV_HF_TOKEN = os.environ.get("HF_TOKEN")
 
-def create_demo():
-    """Ana Gradio arayüzünü oluştur"""
-    
-    # Burada orijinal UltraProTagger modüllerini import edin
-    # from modules.tagger import toplu_islem, toplu_islem_batch
-    # from modules.ui.tab_single import create_single_tab
-    # vs...
-    
-    with gr.Blocks(title="🚀 UltraProTagger") as demo:
-        
-        gr.Markdown("""
-        # 🚀 UltraProTagger
-        
-        **AI Destekli Görsel Etiketleme Aracı**
-        
-        > ⚠️ **Kullanım Limitleri:**
-        > - Ücretsiz: Günde {} resim
-        > - Premium: Günde {} resim
-        > 
-        > [🌟 Premium Erişim Al]({})
-        """.format(DAILY_LIMIT_FREE, DAILY_LIMIT_PREMIUM, PAYMENT_LINK))
+    def create_ui():
+        # Ayarları yükle
+        app_config = load_config()
+
+        # Tema Ayarını Uygula
+        current_theme_name = app_config.get("general_settings", {}).get("theme", "Default")
+        theme_object = None
         
-        with gr.Tab("🏷️ Etiketleme"):
-            with gr.Row():
-                input_image = gr.Image(label="Görsel Yükle", type="pil")
-                output_tags = gr.Textbox(label="Etiketler", lines=10)
+        if current_theme_name == "Soft":
+            theme_object = gr.themes.Soft()
+        elif current_theme_name == "Glass":
+            theme_object = gr.themes.Glass()
+        elif current_theme_name == "Monochrome":
+            theme_object = gr.themes.Monochrome()
+
+        with gr.Blocks(title=get_str("app_title"), css=CSS_STYLES, theme=theme_object) as demo:
             
-            process_btn = gr.Button("🔍 Etiketle", variant="primary")
-            usage_info = gr.Markdown("Kullanım durumu burada görünecek")
+            # Uyarı mesajları
+            if OS_ENV_HF_TOKEN is None or run_joint_classifier is None:
+                gr.Markdown("""<div style='background-color:#fff3cd; color:#856404; padding:10px; border-radius:8px; border:1px solid #ffeeba; margin-bottom: 20px;'>⚠️ **UYARI:** Joint Tagger modeli başlatılamadı veya 'HF_TOKEN' ortam değişkeni ayarlanmamış.</div>""")
             
-            # Örnek etiketleme fonksiyonu (gerçek implementasyonda değiştirilecek)
-            @require_auth
-            def process_image(image):
-                if image is None:
-                    return "Lütfen bir görsel yükleyin.", ""
+            if cl_tagger_instance is None or (hasattr(cl_tagger_instance, 'session') and cl_tagger_instance.session is None):
+                gr.Markdown("""<div style='background-color:#f8d7da; color:#721c24; padding:10px; border-radius:8px; border:1px solid #f5c6cb; margin-bottom: 20px;'>❌ **HATA:** CL Tagger modeli başlatılamadı.</div>""")
+
+            # ANA TABS
+            with gr.Tabs() as tabs_ana_panel:
                 
-                # Burada gerçek etiketleme mantığı olacak
-                # tags = toplu_islem(image, ...)
+                # 1. AYARLAR
+                settings_components = create_settings_tab(app_config)
                 
-                # Placeholder
-                tags = "1girl, solo, looking_at_viewer, smile, long_hair, brown_hair"
-                return tags
-            
-            def process_with_info(image, request: gr.Request):
-                try:
-                    # Rate limit kontrolü
-                    allowed, message, remaining = rate_limiter.check_limit(request)
-                    if not allowed:
-                        return "", message
-                    
-                    # İşlemi yap
-                    tags = process_image.__wrapped__(image)
-                    return tags, f"✅ Kalan kullanım: {remaining}"
-                except Exception as e:
-                    return "", f"❌ Hata: {str(e)}"
-            
-            process_btn.click(
-                fn=process_with_info,
-                inputs=[input_image],
-                outputs=[output_tags, usage_info]
+                # 2. TEKİL ETİKETLEME
+                single_components = create_single_tab(settings_components)
+
+                # 3. DUAL ETİKETLEME
+                dual_components = create_dual_tab(settings_components)
+
+                # 4. TOPLU ETİKETLEME
+                batch_components = create_batch_tab(settings_components)
+                
+                # 5. ARAÇLAR
+                tools_components = create_tools_tab(app_config)
+
+            # --- ANA SEKME KONTROL DÖNGÜSÜ ---
+            def control_tab_switch():
+                if check_and_reset_tab_switch():
+                    return gr.Tabs(selected="tab_single")
+                return gr.update()
+                
+            main_loop_btn = gr.Button("Main Loop", visible=False, elem_id="main_loop_btn")
+            main_loop_btn.click(
+                fn=control_tab_switch,
+                inputs=[],
+                outputs=[tabs_ana_panel],
+                show_progress="hidden"
             )
-        
-        with gr.Tab("ℹ️ Bilgi"):
-            gr.Markdown(f"""
-            ## 📋 Kullanım Koşulları
-            
-            ### Ücretsiz Kullanım
-            - Günlük **{DAILY_LIMIT_FREE}** resim işleme hakkı
-            - Tüm temel özellikler
-            
-            ### Premium Kullanım
-            - Günlük **{DAILY_LIMIT_PREMIUM}** resim işleme hakkı
-            - Öncelikli destek
-            - Yeni özellikler için erken erişim
-            
-            ---
-            
-            ## 💳 Premium Erişim
-            
-            1. [{PAYMENT_LINK}]({PAYMENT_LINK}) adresinden ödeme yapın
-            2. HuggingFace kullanıcı adınızı belirtin
-            3. 24 saat içinde erişiminiz aktifleştirilecek
-            
-            ---
-            
-            ## 📞 İletişim
-            
-            Sorularınız için: [İLETİŞİM_BİLGİSİ]
+
+            # --- BUTON BAĞLANTILARI ---
+            def transfer_ve_gecis(text):
+                return text, gr.Tabs(selected="tab_kategori_araclari")
+
+            if "btn_send_tekil" in single_components and "toplu_filtered_output" in single_components:
+                single_components["btn_send_tekil"].click(
+                    fn=transfer_ve_gecis,
+                    inputs=[single_components["toplu_filtered_output"]],
+                    outputs=[tools_components["etiket_input_common"], tabs_ana_panel]
+                )
+
+            if "btn_send_toplu" in batch_components and "toplu_batch_combined_original_tags" in batch_components:
+                batch_components["btn_send_toplu"].click(
+                    fn=transfer_ve_gecis,
+                    inputs=[batch_components["toplu_batch_combined_original_tags"]],
+                    outputs=[tools_components["etiket_input_common"], tabs_ana_panel]
+                )
+
+            if "btn_send_dual" in dual_components and "dual_combined_all_tags" in dual_components:
+                dual_components["btn_send_dual"].click(
+                    fn=transfer_ve_gecis,
+                    inputs=[dual_components["dual_combined_all_tags"]],
+                    outputs=[tools_components["etiket_input_common"], tabs_ana_panel]
+                )
+
+            gr.Markdown(
+                f"<h1 style='text-align: center; color: #4a00e0; margin-bottom: 5px; font-size: 1.5em; font-weight: 700; text-shadow: 1px 1px 2px rgba(0,0,0,0.1);'>🚀 {get_str('app_title')}</h1>"
+                f"<div style='text-align: center; color: #555; font-size: 0.9em;'>{get_str('app_subtitle')}</div>"
+            )
+
+            # Default dosya yüklemeleri
+            default_replacement_path = os.path.join(REPLACEMENT_RULES_KLASORU, "varsayilan_degisiklikler.txt")
+            default_synonym_path = os.path.join(SYNONYM_RULES_KLASORU, "varsayilan_birlesimler.txt")
+            default_addition_path = os.path.join(ADDITION_RULES_KLASORU, "varsayilan_eklemeler.txt")
+
+            demo.load(fn=lambda: read_replacement_file_content(default_replacement_path) if os.path.exists(default_replacement_path) else "", outputs=tools_components["replacement_file_content"])
+            demo.load(fn=lambda: read_synonym_file_content(default_synonym_path) if os.path.exists(default_synonym_path) else "", outputs=tools_components["synonym_file_content"])
+            demo.load(fn=lambda: read_addition_file_content(default_addition_path) if os.path.exists(default_addition_path) else "", outputs=tools_components["addition_file_content"])
+
+            demo.load(None, None, None, js="""
+                () => {
+                    console.log("UltraProTagger: Smart Polling Başlatıldı");
+                    setInterval(async () => {
+                        try {
+                            const response = await fetch('/api/check_status');
+                            const data = await response.json();
+                            
+                            if (data.switch_tab) {
+                                const btnMain = document.getElementById('main_loop_btn');
+                                if (btnMain) btnMain.click();
+                            }
+                            
+                            if (data.new_image) {
+                                const btnTimer = document.getElementById('timer_btn');
+                                if (btnTimer) btnTimer.click();
+                            }
+                        } catch (e) {
+                            console.error("Polling hatası:", e);
+                        }
+                    }, 1000);
+                }
             """)
+
+        demo.queue()
+        return demo
+
+    # Klasörleri oluştur
+    folders_to_create = [
+        KATEGORILER_KLASORU, ALT_KATEGORILER_KLASORU, 
+        REPLACEMENT_RULES_KLASORU, SYNONYM_RULES_KLASORU, ADDITION_RULES_KLASORU,
+        CONFIGLIST_KLASORU, "data/configs"
+    ]
+    for folder in folders_to_create:
+        os.makedirs(folder, exist_ok=True)
+
+    # Demo oluştur ve başlat
+    demo = create_ui()
+    
+else:
+    # Fallback: Basit hata mesajı
+    import gradio as gr
     
-    return demo
+    with gr.Blocks() as demo:
+        gr.Markdown("# ❌ Hata\nDataset'ten kod yüklenemedi. Lütfen daha sonra tekrar deneyin.")
 
 # ==================== UYGULAMA BAŞLAT ====================
 
 if __name__ == "__main__":
-    demo = create_demo()
-    demo.queue()
     demo.launch()

requirements.txt

@@ -1,4 +1,25 @@
-# HuggingFace Space için gereksinimler
+# UltraProTagger Full Application Requirements
 gradio>=5.0.0
-Pillow
+torch>=2.0.0
+torchvision
 numpy
+Pillow
+requests
+pandas
+matplotlib
+timm>=0.9.0
+onnxruntime
+huggingface_hub>=0.21.0
+safetensors
+einops
+google-generativeai
+moviepy>=2.0.0
+lark
+joblib
+compress-fasttext
+scipy
+hnswlib
+msgspec
+fastapi
+uvicorn
+pydantic