Update app.py

app.py

@@ -7,16 +7,12 @@ model = joblib.load("xgb_model.pkl")
 scaler = joblib.load("scaler.pkl")
 
 def predict_quality(pressure, temp_x_pressure, fusion_metric):
-    # Girdi verisini DataFrame olarak hazırla
     input_df = pd.DataFrame([[pressure, temp_x_pressure, fusion_metric]], 
                             columns=["Pressure (kPa)", "Temperature x Pressure", "Material Fusion Metric"])
-    # Ölçeklendirme uygula
     scaled = scaler.transform(input_df)
-    # Model ile tahmin yap
     prediction = model.predict(scaled)[0]
     return float(prediction)
 
-# Gradio Interface oluştur
 iface = gr.Interface(
     fn=predict_quality,
     inputs=[
@@ -29,7 +25,5 @@ iface = gr.Interface(
     description="Pressure, Temperature x Pressure ve Material Fusion Metric değerlerini giriniz, kalite skorunu tahmin eder."
 )
 
-if __name__ == "__main__":
-    # launch() fonksiyonuna 'server_name' parametresi ekle
-    # Bu, Space’in dışarıdan API çağrılarını kabul etmesini sağlar
-    iface.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)
+# Spaces için doğrudan launch() çağrısı
+iface.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)