Update app.py

app.py

@@ -1,27 +1,35 @@
 import gradio as gr
-import huggingface_hub
 from transformers import pipeline
+import huggingface_hub
 
+# ====== Настройка модели ======
 generator = pipeline("text-generation", model="distilgpt2")
 
+# ====== Функция обработки ======
 def chat_fn(prompt):
-    result = generator(prompt, max_length=60, num_return_sequences=1)[0]["generated_text"]
-    return f"🤖 Ответ модели:\n{result}\n\n📦 huggingface-hub версия: {huggingface_hub.__version__}"
+    try:
+        result = generator(prompt, max_length=60, num_return_sequences=1)[0]["generated_text"]
+        return f"🤖 Ответ модели:\n{result}\n\n📦 huggingface-hub версия: {huggingface_hub.__version__}"
+    except Exception as e:
+        return f"❌ Ошибка: {e}"
 
+# ====== Интерфейс ======
 demo = gr.Interface(
     fn=chat_fn,
-    inputs="text",
-    outputs="text",
+    inputs=gr.Textbox(label="Введите сообщение"),
+    outputs=gr.Textbox(label="Ответ модели"),
     title="Eroha AgentAPI — стабильный Space",
     description="Исправленный runtime с зафиксированной версией huggingface-hub==0.23.4"
 )
 
+# ====== Запуск ======
 if __name__ == "__main__":
-    # 🟩 ОБЯЗАТЕЛЬНО: пробрасываем наружу сервер
     demo.launch(
-        server_name="0.0.0.0",  # слушать все адреса (в контейнере HF)
-        server_port=7860,        # стандартный порт Hugging Face Spaces
-        share=False,             # отключаем внешний public tunnel
-        show_error=True          # логировать ошибки в консоль
+        server_name="0.0.0.0",   # слушаем все адреса
+        server_port=7860,        # порт HF Spaces
+        share=False,             # не создаём туннель
+        show_error=True,         # показываем ошибки в консоли
+        debug=True,              # включаем логирование
+        prevent_thread_lock=True # критично для Docker runtime
     )