Update app.py

app.py

@@ -1,46 +1,63 @@
 import gradio as gr
 from huggingface_hub import InferenceClient
 
-# Hugging Face modeli
-MODEL_NAME = "bkaplan/MRL1"  # Kendi modelinizi buraya yazın
-client = InferenceClient(model=MODEL_NAME)
-
-# Chatbot için cevap fonksiyonu
-def respond(message, chat_history):
-    try:
-        # Mesajları hazırlama
-        messages = [{"role": "system", "content": "Sen bir asistansın."}]
-        for user_message, assistant_response in chat_history:
-            messages.append({"role": "user", "content": user_message})
-            messages.append({"role": "assistant", "content": assistant_response})
-        messages.append({"role": "user", "content": message})
-
-        # Hugging Face API çağrısı
-        response = client.chat(
-            inputs=messages,
-            parameters={"max_length": 512, "temperature": 0.7, "top_p": 0.95}
-        )
-        
-        # Gelen yanıtı işleme
-        bot_message = response["generated_text"]
-        chat_history.append((message, bot_message))
-        return "", chat_history
-    except Exception as e:
-        return f"Hata: {str(e)}", chat_history
-
-# Gradio arayüzü
-with gr.Blocks() as demo:
-    gr.Markdown("<h1>Chatbot</h1><p>Hugging Face modeli ile çalışan bir sohbet botu</p>")
-    
-    chatbot = gr.Chatbot()
-    message = gr.Textbox(label="Mesajınızı yazın", placeholder="Mesajınızı buraya yazın...")
-    submit = gr.Button("Gönder")
-    clear = gr.Button("Temizle")
-    
-    chat_history = gr.State([])
-    submit.click(respond, inputs=[message, chat_history], outputs=[message, chatbot])
-    clear.click(lambda: None, None, chatbot)
-
-# Uygulamayı başlat
+# Hugging Face model adını burada belirtin.
+client = InferenceClient("bkaplan/MRL1")  # Kendi modelinize uygun ismi yazın.
+
+def respond(
+    message,
+    history: list[tuple[str, str]],
+    system_message,
+    max_tokens,
+    temperature,
+    top_p,
+):
+    # Sistem mesajını ekliyoruz.
+    messages = [{"role": "system", "content": system_message}]
+
+    # Sohbet geçmişini işleme.
+    for val in history:
+        if val[0]:  # Kullanıcı mesajı varsa.
+            messages.append({"role": "user", "content": val[0]})
+        if val[1]:  # Asistan yanıtı varsa.
+            messages.append({"role": "assistant", "content": val[1]})
+
+    # Kullanıcının yeni mesajını ekliyoruz.
+    messages.append({"role": "user", "content": message})
+
+    response = ""
+
+    # LLaMA tabanlı modeller için client.chat çağrısı.
+    for message in client.chat(
+        inputs=messages,  # Mesaj listesi.
+        parameters={
+            "max_length": max_tokens,  # Maksimum token sayısı.
+            "temperature": temperature,  # Rastgelelik ayarı.
+            "top_p": top_p,  # Nükleus örnekleme oranı.
+        },
+        stream=True,  # Yanıt akışını aktif et.
+    ):
+        token = message.get("generated_text", "")  # Yanıt metnini al.
+        response += token
+        yield response
+
+
+# Gradio arayüzü.
+demo = gr.ChatInterface(
+    respond,
+    additional_inputs=[
+        gr.Textbox(value="You are a friendly Chatbot.", label="System message"),
+        gr.Slider(minimum=1, maximum=2048, value=512, step=1, label="Max new tokens"),
+        gr.Slider(minimum=0.1, maximum=4.0, value=0.7, step=0.1, label="Temperature"),
+        gr.Slider(
+            minimum=0.1,
+            maximum=1.0,
+            value=0.95,
+            step=0.05,
+            label="Top-p (nucleus sampling)",
+        ),
+    ],
+)
+
 if __name__ == "__main__":
-    demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)
+    demo.launch()