Fix HF Spaces hanging issue - optimize for lightweight deployment

app.py

@@ -42,10 +42,20 @@ class MirautrApp:
             is_hf_spaces = os.getenv("SPACE_ID") is not None
             
             if is_hf_spaces:
-                logger.info("Running in Hugging Face Spaces - using optimized settings")
+                logger.info("Running in Hugging Face Spaces - using lightweight model")
+                # Use a smaller, more suitable model for HF Spaces
+                model_name = "microsoft/DialoGPT-medium"  # Fallback to English model that works
+                logger.info("Using English model due to HF Spaces limitations")
+                
+            else:
+                model_name = "yam-peleg/Hebrew-Mistral-7B"
+                logger.info(f"Loading Hebrew model: {model_name}")
             
-            model_name = "yam-peleg/Hebrew-Mistral-7B"
-            logger.info(f"Loading model: {model_name}")
+            # For HF Spaces, skip heavy model loading and use API-based approach or lighter model
+            if is_hf_spaces:
+                logger.info("Skipping heavy model loading for HF Spaces - using demo mode")
+                self.setup_fallback_model()
+                return
             
             # Load tokenizer
             self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
@@ -89,7 +99,7 @@ class MirautrApp:
     
     def setup_fallback_model(self):
         """Setup a fallback model for testing"""
-        logger.warning("Using fallback model for testing")
+        logger.warning("Using fallback demo mode - responses will be simulated")
         self.generator = None
     
     def generate_response(self, user_message: str, conversation_state: ConversationState) -> str:
@@ -137,10 +147,47 @@ class MirautrApp:
                 response = response[len(full_prompt):].strip()
                 
             else:
-                # Fallback response for testing
+                # Fallback response for demo mode
                 part_info = DEFAULT_PARTS.get(conversation_state.selected_part, {})
                 persona_name = conversation_state.persona_name or part_info.get("default_persona_name", "חלק פנימי")
-                response = f"אני {persona_name}, {conversation_state.selected_part} שלך. אני שומע מה שאמרת: '{user_message}'. זהו תשובה לדוגמה לצורך בדיקה."
+                
+                # Generate contextual response based on the part and user message
+                responses_by_part = {
+                    "הקול הביקורתי": [
+                        f"אני {persona_name}, הקול הביקורתי שלך. שמעתי מה שאמרת על '{user_message}'. אני חושב שכדאי לבחון את זה יותר לעומק - מה באמת מניע אותך כאן?",
+                        f"כ{persona_name}, אני מעיר שים לב - '{user_message}' - האם זה באמת מה שאתה צריך עכשיו? בואנו נחשוב על זה יחד.",
+                        f"אני {persona_name} ואני כאן כדי לעזור לך לחשוב ביקורתיות. מה שאמרת על '{user_message}' מעורר בי שאלות - האם בחנת את כל הזוויות?"
+                    ],
+                    "הילד/ה הפנימית": [
+                        f"אני {persona_name}, הילד/ה הפנימית שלך. מה שאמרת - '{user_message}' - גורם לי להרגיש... זה קצת מפחיד אבל גם מעניין. אתה באמת שומע אותי?",
+                        f"היי, אני {persona_name}! מה שאמרת עכשיו על '{user_message}' נוגע לי בלב. לפעמים אני מרגיש/ה כל כך קטן/ה בפנים, אבל אתה נותן לי מקום כאן.",
+                        f"אני {persona_name}, החלק הצעיר והרגיש שלך. '{user_message}' - זה מזכיר לי איך זה הרגיש פעם להיות קטן/ה. אתה זוכר איך זה היה?"
+                    ],
+                    "המרצה": [
+                        f"אני {persona_name}, המרצה שלך. מה שאמרת - '{user_message}' - אני רוצה שכולם יבינו וירגישו בסדר עם זה. איך אני יכול לעזור לך להיות מרוצה מהמצב?",
+                        f"כ{persona_name}, אני תמיד מנסה לוודא שכולם מרוצים. מה שאמרת על '{user_message}' - איך זה ישפיע על האחרים? אני דואג שכולם יהיו בסדר.",
+                        f"אני {persona_name} ואני כאן כדי לעזור לך למצוא דרך שכולם יהיו מרוצים. '{user_message}' - בואנו נמצא פתרון שמתאים לכולם."
+                    ],
+                    "המגן": [
+                        f"אני {persona_name}, המגן שלך. מה שאמרת - '{user_message}' - אני כאן כדי לשמור עליך. האם זה בטוח? האם אני צריך לדאוג למשהו?",
+                        f"כ{persona_name}, תפקידי להגן עליך. מה שאמרת על '{user_message}' מעורר בי את האינסטינקט המגונן. איך אני יכול לוודא שאתה מוגן?",
+                        f"אני {persona_name}, השומר הנאמן שלך. '{user_message}' - אני בוחן אם זה בטוח עבורך. לפעמים אני צריך להיות קשוח כדי לשמור עליך."
+                    ],
+                    "הנמנע/ת": [
+                        f"אני {persona_name}, החלק שמעדיף להימנע. מה שאמרת על '{user_message}' - זה מעורר בי חרדה. אולי כדאי פשוט... לא להתעסק עם זה עכשיו?",
+                        f"כ{persona_name}, אני מרגיש/ה קצת לא בנוח עם '{user_message}'. אולי נדחה את זה קצת? לפעמים זה בסדר לא להתמודד עם הכל מיד.",
+                        f"אני {persona_name} ואני מעדיף/ה להישאר בצד. מה שאמרת - '{user_message}' - זה נראה מסובך. אתה בטוח שאתה רוצה להיכנס לזה עכשיו?"
+                    ]
+                }
+                
+                # Get relevant responses for the part
+                part_responses = responses_by_part.get(conversation_state.selected_part, [
+                    f"אני {persona_name}, {conversation_state.selected_part} שלך. שמעתי מה שאמרת על '{user_message}'. זהו מצב הדגמה - במצב מלא יהיה כאן מודל שפה עברית."
+                ])
+                
+                # Select response based on conversation length for variety
+                response_index = len(conversation_state.conversation_history) % len(part_responses)
+                response = part_responses[response_index]
             
             return response
             
@@ -176,13 +223,23 @@ class MirautrApp:
             conversation_state = gr.State(self.conversation_manager.create_new_session())
             
             # Header
-            gr.HTML("""
+            is_hf_spaces = os.getenv("SPACE_ID") is not None
+            demo_notice = """
+            <div style="background-color: #fff3cd; border: 1px solid #ffeaa7; padding: 10px; margin: 10px 0; border-radius: 5px; text-align: center;">
+                <strong>🧪 מצב הדגמה</strong><br/>
+                זהו מצב הדגמה - התגובות מבוססות על דוגמאות מוכנות מראש.<br/>
+                הגרסה המלאה תכלול מודל בינה מלאכותית מתקדם לתגובות אישיות יותר.
+            </div>
+            """ if is_hf_spaces else ""
+            
+            gr.HTML(f"""
             <div class="hebrew-text welcome-text" style="text-align: center;">
                 🪞 מראות: מרחב אישי לשיח פנימי ומפתח עם עצמך 🪞
             </div>
             <div class="hebrew-text" style="text-align: center; margin-bottom: 30px;">
                 מקום בטוח לשוחח עם החלקים השונים של עצמך ולפתח הבנה עצמית עמוקה יותר
             </div>
+            {demo_notice}
             """)
             
             # Main interface areas
@@ -417,27 +474,38 @@ class MirautrApp:
 
 def main():
     """Main function to launch the application"""
-    app = MirautrApp()
-    demo = app.create_main_interface()
-    
-    # Launch configuration optimized for HF Spaces
-    is_hf_spaces = os.getenv("SPACE_ID") is not None
+    logger.info("Starting מראות application...")
     
-    if is_hf_spaces:
-        # HF Spaces configuration
-        demo.queue(max_size=10)  # Enable queuing for better performance
-        demo.launch(
-            show_error=True,
-            enable_queue=True
-        )
-    else:
-        # Local development configuration
-        demo.launch(
-            server_name="0.0.0.0",
-            server_port=7860,
-            share=False,
-            show_error=True
-        )
+    try:
+        app = MirautrApp()
+        demo = app.create_main_interface()
+        
+        # Launch configuration optimized for HF Spaces
+        is_hf_spaces = os.getenv("SPACE_ID") is not None
+        
+        logger.info(f"Launching app... HF Spaces: {is_hf_spaces}")
+        
+        if is_hf_spaces:
+            # HF Spaces configuration - simplified
+            logger.info("Configuring for HF Spaces deployment")
+            demo.launch(
+                server_name="0.0.0.0",
+                server_port=7860,
+                show_error=True,
+                quiet=False
+            )
+        else:
+            # Local development configuration
+            demo.launch(
+                server_name="0.0.0.0",
+                server_port=7860,
+                share=False,
+                show_error=True
+            )
+            
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Failed to start application: {e}")
+        raise
 
 if __name__ == "__main__":
     main()