app.py

import gradio as gr
from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch

MODEL_NAME = "kaixkhazaki/turkish-sentiment"
device = 0 if torch.cuda.is_available() else -1

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(MODEL_NAME)
sentiment = pipeline("text-classification", model=model, tokenizer=tokenizer, return_all_scores=True, device=device)

demo = gr.Interface(
    fn=analyze,
    inputs=gr.Textbox(lines=3, placeholder="Bir metin yazın..."),
    outputs=gr.Label(num_top_classes=3),
    title="🇹🇷 Türkçe Duygu Analizi",
    description=(
        "Pozitif, Negatif ve Nötr duyguları tahmin eder.\n"
        "Model: [kaixkhazaki/turkish-sentiment](https://huggingface.co/kaixkhazaki/turkish-sentiment)"
    ),
    examples=[
        ["Bugün gerçekten harika bir gün!"],
        ["Bu film çok sıkıcıydı."],
        ["Ne iyi ne kötü, ortalama bir deneyimdi."]
    ],
)

demo.launch()