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Fix: Update Gradio 6.x API endpoint configuration

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  1. app.py +70 -4
app.py CHANGED
@@ -27,7 +27,73 @@ def recommend_outfit_api(clothes_json: str, preference: str, city: str = "Tunis"
27
  except Exception as e:
28
  return json.dumps({"success": False, "error": str(e)})
29
 
30
- # ✅ CORRIGEZ CE POINT : Utilisez UNE seule variable 'demo'
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
31
  demo = gr.Interface(
32
  fn=recommend_outfit_api,
33
  inputs=[
@@ -54,9 +120,9 @@ demo = gr.Interface(
54
  ]
55
  ],
56
  # ✅ CRUCIAL : api_name est nécessaire pour Gradio 6.x
57
- # Cela expose l'endpoint /run/predict (NOT /api/predict)
58
  api_name="predict"
59
  )
60
 
61
- # ✅ NE PAS appeler demo.launch() sur Hugging Face Spaces
62
- # Hugging Face s'occupe du lancement automatiquement
 
27
  except Exception as e:
28
  return json.dumps({"success": False, "error": str(e)})
29
 
30
+ # ✅ Interface Gradio - gr.Interface avec api_name explicite pour Gradio 6.x
31
+ iface = gr.Interface(
32
+ fn=recommend_outfit_api,
33
+ inputs=[
34
+ gr.Textbox(
35
+ label="Clothes Data (JSON)",
36
+ placeholder='[{"id":"top1","category":"top","style":"casual",...}]',
37
+ lines=10
38
+ ),
39
+ gr.Dropdown(
40
+ choices=["casual", "formal", "sport", "chic"],
41
+ label="Preference",
42
+ value="casual"
43
+ ),
44
+ gr.Textbox(label="City", value="Tunis")
45
+ ],
46
+ outputs=gr.Textbox(label="Recommended Outfit (JSON)", lines=15),
47
+ title="🎽 Labasni Outfit Recommender",
48
+ description="Recommandations d'outfits basées sur ML (TensorFlow + PyTorch)",
49
+ examples=[
50
+ [
51
+ '[{"id":"top1","category":"top","style":"casual","color":"white","season":"summer","score":0.8,"imageURL":"https://example.com/top.jpg"},{"id":"bot1","category":"bottom","style":"casual","color":"blue","season":"summer","score":0.7,"imageURL":"https://example.com/bottom.jpg"},{"id":"shoe1","category":"footwear","style":"casual","color":"black","season":"summer","score":0.9,"imageURL":"https://example.com/shoes.jpg"}]',
52
+ "casual",
53
+ "Tunis"
54
+ ]
55
+ ],
56
+ # ✅ CRUCIAL : api_name est nécessaire pour Gradio 6.x
57
+ # Cela expose l'endpoint /api/predict
58
+ api_name="predict"
59
+ )
60
+
61
+ # ✅ Lancement de l'interface
62
+ # Hugging Face Spaces détecte automatiquement l'interface Gradio
63
+ iface.launch()
64
+ example.com
65
+ Amine
66
+ """
67
+ Labasni Recommender Service - Hugging Face Space
68
+ Interface Gradio pour les recommandations d'outfits
69
+ Version simplifiée avec gr.Interface
70
+ """
71
+
72
+ import gradio as gr
73
+ import json
74
+ from recommender_model import recommend_outfit_ml
75
+
76
+ def recommend_outfit_api(clothes_json: str, preference: str, city: str = "Tunis"):
77
+ """
78
+ API endpoint pour les recommandations d'outfit
79
+
80
+ Args:
81
+ clothes_json: JSON string contenant la liste des vêtements
82
+ preference: Style préféré (casual, formal, sport)
83
+ city: Ville pour la météo
84
+
85
+ Returns:
86
+ JSON avec l'outfit recommandé
87
+ """
88
+ try:
89
+ clothes_data = json.loads(clothes_json)
90
+ result = recommend_outfit_ml(clothes_data, preference, city)
91
+ return json.dumps(result, indent=2)
92
+ except Exception as e:
93
+ return json.dumps({"success": False, "error": str(e)})
94
+
95
+ # ✅ Interface Gradio - gr.Interface avec api_name explicite pour Gradio 6.x
96
+ # Hugging Face Spaces détecte automatiquement la variable 'demo'
97
  demo = gr.Interface(
98
  fn=recommend_outfit_api,
99
  inputs=[
 
120
  ]
121
  ],
122
  # ✅ CRUCIAL : api_name est nécessaire pour Gradio 6.x
123
+ # Cela expose l'endpoint /api/predict
124
  api_name="predict"
125
  )
126
 
127
+ # ✅ Pour Hugging Face Spaces, l'interface est automatiquement détectée et lancée
128
+ # La variable 'demo' est la convention standard pour Hugging Face Spaces