Update app.py

Backend API ile eşleşme(iletişim) sorunları için revize...

app.py

@@ -3,35 +3,27 @@ from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
 import torch
 import torch.nn.functional as F
 
-# 🌍 Çok dilli sentiment analizi modeli (İngilizce + Türkçe + daha fazlası)
+# 🌍 Çok dilli sentiment analizi modeli
 model_name = "cardiffnlp/twitter-xlm-roberta-base-sentiment"
 
-# Model ve tokenizer'ı yükle
+# Model ve tokenizer
 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
 model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
 
-# Etiketleri tanımla
 labels = ["negative", "neutral", "positive"]
 
 def analyze_text(text):
     if not text.strip():
         return {"label": "empty", "emoji": "💬", "scores": {}}
 
-    # Metni modele hazırla
     inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
-
-    # Modelden tahmin al
     with torch.no_grad():
         outputs = model(**inputs)
         probs = F.softmax(outputs.logits, dim=1)
 
-    # Olasılıkları çıkar
     scores = {labels[i]: round(float(probs[0][i]), 3) for i in range(len(labels))}
-
-    # En yüksek olasılığa sahip etiketi bul
     top_label = max(scores, key=scores.get)
 
-    # Emojileri eşleştir
     emoji_map = {
         "positive": "😄",
         "neutral": "😐",
@@ -39,12 +31,7 @@ def analyze_text(text):
         "empty": "💬"
     }
 
-    # Sonuç döndür
-    return {
-        "label": top_label,
-        "emoji": emoji_map[top_label],
-        "scores": scores
-    }
+    return {"label": top_label, "emoji": emoji_map[top_label], "scores": scores}
 
 # Gradio arayüzü
 iface = gr.Interface(
@@ -55,5 +42,5 @@ iface = gr.Interface(
     description="Analyzes text sentiment in multiple languages (English, Turkish, etc.)",
 )
 
-# Çalıştır
-iface.launch()
+# 🔹 Önemli: enable_queue + share + server_name
+iface.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860, enable_queue=True)