Update app.py

app.py

@@ -5,46 +5,41 @@ from PIL import Image
 import torch
 from transformers import BlipProcessor, BlipForConditionalGeneration
 
-# 1) Устройство (CPU/GPU)
+# 1) Устройство
 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
-print("Using device:", device)
+print("🖥️ Using device:", device)
 
-# 2) Лёгкая BLIP‑модель (~240 MiB)
+# 2) Лёгкая BLIP-модель (~240 MiB)
 processor = BlipProcessor.from_pretrained("Salesforce/blip-image-captioning-base")
 model     = BlipForConditionalGeneration.from_pretrained(
     "Salesforce/blip-image-captioning-base"
 ).to(device)
 
-# 3) TMDb API key из Secrets
-TMDB_KEY = os.environ.get("TMDB_API_KEY", None)
+# 3) TMDb API key
+TMDB_KEY = os.environ.get("TMDB_API_KEY")
 if not TMDB_KEY:
-    raise ValueError("TMDB_API_KEY not found in Secrets")
-
+    raise RuntimeError("❌ TMDB_API_KEY is missing in your Secrets")
 TMDB_SEARCH_URL = "https://api.themoviedb.org/3/search/movie"
 
 def caption_and_search(image: Image.Image):
-    print(">>> got request, image size:", image.size)
-    # Генерируем подпись
+    print("➡️ Received request, image size:", image.size)
+    # 4) caption
     inputs = processor(images=image, return_tensors="pt").to(device)
     with torch.no_grad():
         out_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=30)
     caption = processor.decode(out_ids[0], skip_special_tokens=True).strip()
-
-    # Ищем фильмы по полученной подписи
-    params = {"api_key": TMDB_KEY, "query": caption}
-    resp = requests.get(TMDB_SEARCH_URL, params=params, timeout=10)
+    print("🔖 Caption:", caption)
+    # 5) TMDb search
+    resp = requests.get(TMDB_SEARCH_URL, params={"api_key": TMDB_KEY, "query": caption}, timeout=10)
     if resp.status_code != 200:
-        return caption, [{"error": f"TMDb API returned {resp.status_code}"}]
-
+        print("⚠️ TMDb returned", resp.status_code)
+        return caption, [{"error": f"TMDb {resp.status_code}"}]
     data = resp.json().get("results", [])[:3]
-    results = [
-        {"title": m.get("title", "Unknown"), "url": f"https://www.themoviedb.org/movie/{m['id']}"}
-        for m in data
-    ]
-    print(">>> returning caption:", caption)
+    results = [{"title": m["title"], "url": f"https://www.themoviedb.org/movie/{m['id']}"} for m in data]
+    print("✅ Returning", len(results), "results")
     return caption, results
 
-# 4) Gradio-интерфейс
+# 6) Интерфейс с очередью
 iface = gr.Interface(
     fn=caption_and_search,
     inputs=gr.Image(type="pil", label="Постер или кадр фильма"),
@@ -53,9 +48,9 @@ iface = gr.Interface(
         gr.JSON(label="Top‑3 Movies (title + URL)")
     ],
     title="Fast Movie Finder (BLIP‑Base + TMDb)",
-    description="Генерирует подпись и ищет топ‑3 фильма по TMDb"
-)
+    description="Генерирует подпись и ищет топ‑3 фильма в TMDb"
+).queue()  # <— включает очередь обработки долгих запросов
 
 if __name__ == "__main__":
-    # Без share=True — внутри Spaces
-    iface.launch()
+    # debug=True позволит вывести стектрейсы ошибок в браузер
+    iface.launch(debug=True)