Upload 3 files

Dockerfile

@@ -1,16 +1,11 @@
-FROM python:3.10
-
-WORKDIR /code
-
-COPY ./requirements.txt /code/requirements.txt
-RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /code/requirements.txt
-
-COPY . .
-
-# Создаем пользователя, чтобы Hugging Face был доволен
-RUN useradd -m -u 1000 user
-USER user
-ENV HOME=/home/user \
-	PATH=/home/user/.local/bin:$PATH
-
-CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "7860"]
+FROM python:3.9
+
+WORKDIR /code
+
+COPY ./requirements.txt /code/requirements.txt
+
+RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /code/requirements.txt
+
+COPY . .
+
+CMD ["uvicorn", "app:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "7860"]

app.py

@@ -0,0 +1,84 @@
+import os
+import requests
+from fastapi import FastAPI, HTTPException
+from pydantic import BaseModel
+from typing import List, Dict, Optional
+import uuid
+
+app = FastAPI(title="Gemini Proxy Server")
+
+# Хранилище сессий (в памяти)
+chat_sessions: Dict[str, List[dict]] = {}
+
+class UserRequest(BaseModel):
+    message: str
+    session_id: Optional[str] = None
+
+# Берем ключ из Secret Variables на Hugging Face
+API_KEY = os.getenv("GEMINI_API_KEY")
+GEMINI_URL = "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-1.5-flash:generateContent"
+
+@app.get("/")
+def home():
+    return {"status": "running", "info": "Gemini Proxy for CLI is active"}
+
+@app.post("/newchat")
+def new_chat():
+    new_id = str(uuid.uuid4())[:8]
+    chat_sessions[new_id] = []
+    return {"session_id": new_id, "message": "Новый чат создан."}
+
+@app.get("/chats")
+def list_chats():
+    return {"active_sessions": list(chat_sessions.keys())}
+
+@app.post("/chat")
+def chat(req: UserRequest):
+    if not API_KEY:
+        raise HTTPException(status_code=500, detail="GEMINI_API_KEY не установлен в Secrets")
+
+    sid = req.session_id
+    if not sid or sid not in chat_sessions:
+        sid = str(uuid.uuid4())[:8]
+        chat_sessions[sid] = []
+
+    # Добавляем сообщение юзера
+    user_msg_obj = {"role": "user", "parts": [{"text": req.message}]}
+    chat_sessions[sid].append(user_msg_obj)
+
+    # Шлем историю в Gemini
+    payload = {"contents": chat_sessions[sid]}
+    headers = {"Content-Type": "application/json"}
+    
+    try:
+        response = requests.post(
+            f"{GEMINI_URL}?key={API_KEY}",
+            json=payload,
+            headers=headers,
+            timeout=30
+        )
+        response.raise_for_status()
+        data = response.json()
+        
+        # Парсим ответ
+        try:
+            ai_text = data["candidates"][0]["content"]["parts"][0]["text"]
+        except (KeyError, IndexError):
+            # Если Gemini вернул блок по безопасности или пустой ответ
+            ai_text = "[Gemini не смог сгенерировать ответ (возможно, content filtering)]"
+
+        # Сохраняем ответ модели
+        ai_msg_obj = {"role": "model", "parts": [{"text": ai_text}]}
+        chat_sessions[sid].append(ai_msg_obj)
+
+        return {
+            "response": ai_text,
+            "session_id": sid
+        }
+
+    except requests.exceptions.RequestException as e:
+        chat_sessions[sid].pop() # Удаляем последнее сообщение при ошибке
+        raise HTTPException(status_code=502, detail=f"Google API Error: {str(e)}")
+    except Exception as e:
+        chat_sessions[sid].pop()
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Server Error: {str(e)}")

requirements.txt

@@ -1,4 +1,4 @@
-fastapi
-uvicorn
-google-generativeai>=0.7.2
+fastapi
+uvicorn
+requests
 pydantic