README.md

---

title: Pet Backend
emoji: 🐶
colorFrom: blue
colorTo: green
sdk: docker
app_port: 7860
pinned: false
---


# Dog Breed Classification API

Bu Hugging Face Space, **Pavarissy/ConvNextV2-large-DogBreed** modelini kullanarak köpek ırkı sınıflandırması yapan bir FastAPI backend'idir.

## 🚀 Kurulum Adımları

### 1. Hugging Face Space Oluşturma

1. https://huggingface.co/spaces adresine gidin
2. "Create new Space" butonuna tıklayın
3. Space adını girin: `petbackend` (veya istediğiniz bir isim)
4. SDK olarak **"Docker"** veya **"Gradio"** yerine **"Docker"** seçin (FastAPI için)
5. Space'i oluşturun

### 2. Dosyaları Yükleme

Space oluşturulduktan sonra, bu klasördeki dosyaları Space'e yükleyin:

- `app.py` - Ana FastAPI uygulaması
- `requirements.txt` - Python bağımlılıkları
- `Dockerfile` - Docker yapılandırması (aşağıda)

### 3. Dockerfile Oluşturma

Space'inize bir `Dockerfile` eklemeniz gerekiyor:

```dockerfile

FROM python:3.9



WORKDIR /code



COPY ./requirements.txt /code/requirements.txt



RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /code/requirements.txt



COPY ./app.py /code/



CMD ["uvicorn", "app:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "7860"]

```

### 4. Alternatif: Gradio SDK Kullanımı

Eğer Docker yerine Gradio SDK kullanmak isterseniz:

1. Space oluştururken SDK olarak "Gradio" seçin
2. Sadece `app.py` ve `requirements.txt` dosyalarını yükleyin
3. Hugging Face otomatik olarak FastAPI'yi çalıştıracaktır

## 📡 API Endpoints

### GET /
Ana endpoint - API durumunu gösterir

```bash

curl https://alpingo23-petbackend.hf.space/

```

### POST /predict_pet

Köpek ırkı tahmini yapar



```bash

curl -X POST https://alpingo23-petbackend.hf.space/predict_pet \
  -F "image=@dog_image.jpg"

```



**Response Format:**

```json

{

  "predicted_label": "n02085620-Chihuahua",
  "confidence": 0.95,
  "detection": {
    "box": {

      "x": 50.0,

      "y": 50.0,

      "width": 400.0,

      "height": 400.0

    }

  },

  "imageDimensions": {

    "width": 500,

    "height": 500

  }

}

```


### GET /health
Sağlık kontrolü endpoint'i

```bash

curl https://alpingo23-petbackend.hf.space/health

```

## 🔧 React Native Entegrasyonu

App.js dosyanızda zaten doğru endpoint'i kullanıyorsunuz:

```javascript

const res = await axios.post('https://alpingo23-petbackend.hf.space/predict_pet', formData, {

  headers: { 'Content-Type': 'multipart/form-data' },

});

```

## 🐛 Hata Ayıklama

Space çalışmıyorsa:

1. **Logs kontrolü**: Space sayfasında "Logs" sekmesini kontrol edin
2. **Build durumu**: "Building" durumunda mı kontrol edin
3. **Model yükleme**: İlk açılışta model indirilir, 2-3 dakika sürebilir
4. **API testi**: `/health` endpoint'ini test edin

## 📝 Notlar

- Model ilk yüklendiğinde indirme yapacağı için 2-3 dakika sürebilir
- CORS tüm kaynaklardan gelen isteklere açık (production'da düzeltilmeli)
- Detection box simülasyondur, gerçek nesne tespiti yapmaz
- Model 120+ köpek ırkını tanıyabilir

## 🔗 Bağlantılar

- Model: https://huggingface.co/Pavarissy/ConvNextV2-large-DogBreed
- Space URL: https://alpingo23-petbackend.hf.space
- Docs: https://alpingo23-petbackend.hf.space/docs (otomatik FastAPI docs)