Update app.py

app.py

@@ -1,56 +1,48 @@
-import os
-import torch
-import gradio as gr
-import spaces
+import os, time, torch, gradio as gr, spaces
 from transformers import pipeline
 
-# ── Аптымізацыя CPU (падае запасны варыянт, калі GPU няма) ──
+# ── CPU-наладкі ───────────────────────────────────────────
 num_cpu_cores = os.cpu_count() or 1
 torch.set_num_threads(num_cpu_cores)
 print(f"✅ PyTorch настроены на {num_cpu_cores} ядраў CPU.")
 
-# ── Ініцыялізацыя мадэлі ──
-pipe = pipeline(
-    task="audio-classification",
-    model="MIT/ast-finetuned-audioset-10-10-0.448"
-)
+# ── Пайплайн ──────────────────────────────────────────────
+pipe = pipeline("audio-classification",
+                model="MIT/ast-finetuned-audioset-10-10-0.448")
 
-# Флаг, каб не пераносіць мадэль на GPU паўторна
-_model_on_gpu = False
+_model_on_gpu = False   # каб адзін раз перанесці на GPU
 
-# ── Асноўная функцыя, якая патрабуе GPU ──
-@spaces.GPU(duration=20)       # 90 с хопіць для большасці запытаў
+@spaces.GPU(duration=90)
 def classify_audio(audio_path: str):
-    """
-    Класыфікуе аўдыя, вяртае 3 лепшыя тэгі і іх верагоднасці.
-    ZeroGPU выдзяляе GPU толькі на час працы гэтай функцыі.
-    """
+    """Вяртае (dict label→score, час_інферэнсу_сек)."""
     global _model_on_gpu
 
     if audio_path is None:
-        return {"⚠️": "Загрузіце аўдыя-файл."}
+        return {"⚠️": "Загрузіце файл"}, "—"
 
-    # Аднойчы пераносім мадэль на GPU
     if torch.cuda.is_available() and not _model_on_gpu:
         pipe.model.to("cuda")
         _model_on_gpu = True
 
-    preds = pipe(audio_path)         # інферэнс
-    # вяртаем dict label→score для gr.Label
-    return {p["label"]: p["score"] for p in preds[:3]}
+    start = time.perf_counter()           # ⏱️ пачынаем
+    preds = pipe(audio_path)              # інферэнс
+    elapsed = time.perf_counter() - start # ⏱️ колькі?
+
+    top3 = {p["label"]: p["score"] for p in preds[:3]}
+    return top3, f"{elapsed:.2f} сек"
 
-# ── Інтэрфейс Gradio ──
+# ── Gradio-інтэрфейс ─────────────────────────────────────
 app = gr.Interface(
     fn=classify_audio,
     inputs=gr.Audio(type="filepath", label="Upload Audio File"),
-    outputs=gr.Label(num_top_classes=3),
+    outputs=[
+        gr.Label(num_top_classes=3, label="Predictions"),
+        gr.Textbox(label="⏱️ Time taken")
+    ],
     title="Audio Classification (MIT/AST) · ZeroGPU",
-    description=(
-        "Загрузіце аўдыя-файл – мадэль дасць тры найбольш верагодныя катэгорыі гуку."
-    ),
+    description="Загрузіце аўдыя-файл – атрымаеце 3 лепшыя катэгорыі гуку і час інферэнсу.",
     cache_examples=False,
 )
 
-# ── Запуск (у Spaces прапускаем share=True – яго непатрэбна) ──
 if __name__ == "__main__":
     app.launch()