Update app.py

app.py

@@ -1,70 +1,45 @@
-import gradio as gr
-from huggingface_hub import InferenceClient
-
-
-def respond(
-    message,
-    history: list[dict[str, str]],
-    system_message,
-    max_tokens,
-    temperature,
-    top_p,
-    hf_token: gr.OAuthToken,
-):
+import streamlit as st
+import numpy as np
+from PIL import Image
+
+# Зақым түрлері (кейін YOLO-дан label тізімі қосуға болады)
+DAMAGE_TYPES = [
+    "Алдыңғы бампер сынған",
+    "Артқы бампер сынған",
+    "Сол жақ крыло майысқан",
+    "Оң жақ крыло майысқан",
+    "Алдыңғы фара сынған",
+    "Әйнек жарылған",
+    "Шина тесілген"
+]
+
+def fake_detect(image):
     """
-    For more information on `huggingface_hub` Inference API support, please check the docs: https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/v0.22.2/en/guides/inference
+    Бұл функция әзірге рандом зақым шығарады.
+    Кейін YOLO немесе басқа detection модель осында қосылады.
     """
-    client = InferenceClient(token=hf_token.token, model="openai/gpt-oss-20b")
-
-    messages = [{"role": "system", "content": system_message}]
-
-    messages.extend(history)
-
-    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,
-    ):
-        choices = message.choices
-        token = ""
-        if len(choices) and choices[0].delta.content:
-            token = choices[0].delta.content
-
-        response += token
-        yield response
-
-
-"""
-For information on how to customize the ChatInterface, peruse the gradio docs: https://www.gradio.app/docs/chatinterface
-"""
-chatbot = gr.ChatInterface(
-    respond,
-    type="messages",
-    additional_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)",
-        ),
-    ],
-)
-
-with gr.Blocks() as demo:
-    with gr.Sidebar():
-        gr.LoginButton()
-    chatbot.render()
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()
+    results = []
+    for damage in DAMAGE_TYPES:
+        if np.random.rand() > 0.7:  # 30% шанс шығу
+            conf = round(np.random.uniform(0.7, 0.95), 2)
+            results.append((damage, conf))
+    if not results:
+        results.append(("Зақым жоқ", 0.99))
+    return results
+
+# Streamlit интерфейсі
+st.set_page_config(page_title="Car Damage Detector", page_icon="🚗", layout="centered")
+st.title("🚗 Машина зақымын анықтау")
+
+uploaded_file = st.file_uploader("Машина суретін жүктеңіз", type=["jpg","jpeg","png"])
+
+if uploaded_file:
+    image = Image.open(uploaded_file)
+    st.image(image, caption="Жүктелген сурет", use_column_width=True)
+
+    st.write("🔎 Анализ жасалуда...")
+    detections = fake_detect(image)
+
+    st.subheader("📋 Нәтиже:")
+    for damage, conf in detections:
+        st.success(f"{damage} (сенімділік: {conf})")