Update app.py

app.py

@@ -1,63 +1,48 @@
 import gradio as gr
 from huggingface_hub import InferenceClient
 
-# Hugging Face model adını burada belirtin.
-client = InferenceClient("bkaplan/MRL1")  # Kendi modelinize uygun ismi yazın.
+# InferenceClient'ı doğru şekilde çağırın
+client = InferenceClient("bkaplan/MRL1")
 
-def respond(
-    message,
-    history: list[tuple[str, str]],
-    system_message,
-    max_tokens,
-    temperature,
-    top_p,
-):
-    # Sistem mesajını ekliyoruz.
+def respond(message, history, system_message, max_tokens, temperature, top_p):
+    # Mesaj listesini hazırlayın
     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.
+    
+    # Sohbet geçmişini ekleyin
+    for user, assistant in history:
+        if user:
+            messages.append({"role": "user", "content": user})
+        if assistant:
+            messages.append({"role": "assistant", "content": assistant})
+    
+    # Yeni mesajı ekleyin
     messages.append({"role": "user", "content": message})
-
+    
+    # Yanıt üretimi
     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.
+    try:
+        # client.chat() yerine client.chat metodunu kullanın
+        for token in client.chat(
+            messages, 
+            max_tokens=max_tokens, 
+            temperature=temperature, 
+            top_p=top_p
+        ):
+            response += token
+            yield response
+    except Exception as e:
+        yield f"Hata oluştu: {str(e)}"
+
+# Gradio arayüzü
 demo = gr.ChatInterface(
-    respond,
+    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)",
-        ),
-    ],
+        gr.Slider(minimum=0.1, maximum=1.0, value=0.95, step=0.05, label="Top-p (nucleus sampling)"),
+    ]
 )
 
 if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()
+    demo.launch()