Update app.py

app.py

@@ -1,12 +1,21 @@
 import os
+import sys
+import traceback
 from fastapi import FastAPI
 from pydantic import BaseModel
 from llama_cpp import Llama
+from datetime import datetime
 
-# GGUF model path (Hugging Face Space'te bu modele yüklemen gerek)
+# === 🕒 Zamanlı log fonksiyonu
+def log(message):
+    timestamp = datetime.now().strftime("%H:%M:%S")
+    line = f"[{timestamp}] {message}"
+    print(line, flush=True)
+
+# === GGUF model yolunu buraya koy
 MODEL_PATH = "./model/Turkish-Llama-3-8B-function-calling.Q4_K_M.gguf"
 
-# System prompt (hard-coded test promptumuz)
+# === Hard-coded system prompt (bizim test mantığımız)
 SYSTEM_PROMPT = """
 Siz bir görev tabanlı asistan botsunuz. Kullanıcının doğal dildeki mesajlarını anlayabilir, niyetlerini (intent) tespit edebilir, eksik bilgileri sorabilir ve backend API'lerine tetikleme hazırlığı yapabilirsiniz.
 
@@ -16,7 +25,7 @@ Siz bir görev tabanlı asistan botsunuz. Kullanıcının doğal dildeki mesajla
 #ANSWER: <cevap metni veya NONE>
 #INTENT: <intent_adı> (veya NONE)
 #PARAMS: {parametre_adı: değer, ...}
-#MISSING: [eksik_parametre_adı, ...]
+#MISSING: [eksik_parametre_adı, ...}
 #ACTION_JSON: {api için gönderilecek json, eksikse boş bırak}
 
 ✅ Desteklenen intent'ler:
@@ -36,15 +45,31 @@ class ChatRequest(BaseModel):
 @app.on_event("startup")
 def load_model():
     global llm
-    llm = Llama(model_path=MODEL_PATH, n_gpu_layers=-1, n_ctx=4096)
-    print("✅ Model yüklendi.")
+    try:
+        log("🚀 Uygulama başlatılıyor...")
+        log(f"📦 GGUF model yükleniyor: {MODEL_PATH}")
+        llm = Llama(model_path=MODEL_PATH, n_gpu_layers=-1, n_ctx=4096)
+        log("✅ Model başarıyla yüklendi ve kullanılmaya hazır.")
+        log("💡 Artık /chat endpoint'ine POST isteği gönderebilirsiniz.")
+    except Exception as e:
+        log(f"❌ Model yükleme hatası: {e}")
+        traceback.print_exc()
+        sys.exit(1)
 
 @app.post("/chat")
 def chat(req: ChatRequest):
-    prompt = f"{SYSTEM_PROMPT}\n\nKullanıcı: {req.prompt}\nAsistan:"
-    response = llm(prompt, max_tokens=512, stop=["Kullanıcı:", "Asistan:"], echo=False)
-    answer = response["choices"][0]["text"].strip()
-    return {"response": answer}
+    try:
+        log(f"💬 Yeni istek alındı: '{req.prompt}'")
+        prompt = f"{SYSTEM_PROMPT}\n\nKullanıcı: {req.prompt}\nAsistan:"
+        log("🧠 LLM çağrısı başlatılıyor...")
+        response = llm(prompt, max_tokens=512, stop=["Kullanıcı:", "Asistan:"], echo=False)
+        answer = response["choices"][0]["text"].strip()
+        log("✅ LLM cevabı başarıyla alındı.")
+        return {"response": answer}
+    except Exception as e:
+        log(f"❌ /chat sırasında hata oluştu: {e}")
+        traceback.print_exc()
+        return {"error": f"Hata: {str(e)}"}
 
 @app.get("/")
 def health():