Update app.py

app.py

@@ -3,9 +3,12 @@ from transformers import AutoProcessor, PaliGemmaForConditionalGeneration
 import torch
 from PIL import Image
 from huggingface_hub import login
+import os
 
-# Hugging Face token'ını buraya ekle veya çevre değişkeni olarak tanımla
-HF_TOKEN = "your_hugging_face_token_here"  # Token'ını buraya yapıştır
+# Token’ı çevreden al
+HF_TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN")
+if not HF_TOKEN:
+    raise ValueError("HF_TOKEN bulunamadı. Lütfen Space ayarlarından token’ı ekleyin.")
 login(HF_TOKEN)  # Hugging Face'e oturum aç
 
 # PaliGemma modelini ve işlemcisini yükle
@@ -15,20 +18,13 @@ processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)
 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
 model.to(device)
 
-# Modeli kullanarak tahmin yapma fonksiyonu
 def predict(image, question):
-    # Görüntüyü ve soruyu işle
     inputs = processor(images=image, text=question, return_tensors="pt").to(device)
-    
-    # Tahmin yap
     with torch.no_grad():
         output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=50)
-    
-    # Çıktıyı decode et
     answer = processor.decode(output[0], skip_special_tokens=True)[len(question):].strip()
     return answer
 
-# Gradio arayüzünü oluştur
 interface = gr.Interface(
     fn=predict,
     inputs=[
@@ -40,5 +36,4 @@ interface = gr.Interface(
     description="Bir görüntü yükleyin ve ona dair bir soru sorun. PaliGemma sizin için cevaplayacak!"
 )
 
-# Arayüzü başlat
 interface.launch()