Update app.py

app.py

@@ -290,14 +290,14 @@ target_models = {
 
 def get_models_data(progress=gr.Progress()):
     """모델 데이터 가져오기"""
-    url = "https://huggingface.co/api/models"  # 기본 API 엔드포인트
+    url = "https://huggingface.co/api/models"
     
     try:
         progress(0, desc="Fetching models data...")
         params = {
             'full': 'true',
             'limit': 1000,
-            'sort': 'downloads',  # 다운로드 수로 정렬
+            'sort': 'downloads',
             'direction': -1
         }
         
@@ -314,21 +314,33 @@ def get_models_data(progress=gr.Progress()):
         
         all_models = response.json()
         print(f"Total models fetched: {len(all_models)}")
-
-# 매칭 로직 수정
+        
+        # API 응답 확인을 위한 디버깅
+        print("First few model IDs from API:")
+        for model in all_models[:5]:
+            print(f"API Model ID: {model.get('id', 'No ID')}")
+        
+        print("\nTarget model IDs:")
+        for model_id in list(target_models.keys())[:5]:
+            print(f"Target Model ID: {model_id}")
+        
+        # 매칭 로직 수정
         filtered_models = []
         for model in all_models:
-            model_id = model.get('id', '')
-            if model_id in target_models:
-                model['rank'] = len(filtered_models) + 1
-                filtered_models.append(model)
-                print(f"Found model: {model_id}")  # 디버깅용
-
-        print(f"Found {len(filtered_models)} models out of {len(target_models)} target models")  # 디버깅용
+            model_id = model.get('id', '').strip()
+            for target_id in target_models:
+                if model_id.lower() == target_id.lower():  # 대소문자 구분 없이 비교
+                    model['rank'] = len(filtered_models) + 1
+                    filtered_models.append(model)
+                    print(f"Matched model: {model_id}")
+                    break
+        
+        print(f"\nMatched {len(filtered_models)} models out of {len(target_models)} targets")
         
         if not filtered_models:
             return create_error_plot(), "<div>선택된 모델의 데이터를 찾을 수 없습니다.</div>", pd.DataFrame()
         
+        
         progress(0.3, desc="Creating visualization...")
         
         # 시각화 생성
@@ -441,9 +453,57 @@ def get_models_data(progress=gr.Progress()):
         print(f"Error in get_models_data: {str(e)}")
         return create_error_plot(), f"<div>에러 발생: {str(e)}</div>", pd.DataFrame()
         
+# API 응답 형식에 맞게 모델 ID 수정
+def normalize_model_id(model_id):
+    """모델 ID를 정규화"""
+    return model_id.strip().lower()
+
+# 매칭 로직 수정
+filtered_models = []
+for model in all_models:
+    model_id = normalize_model_id(model.get('id', ''))
+    target_id = next(
+        (tid for tid in target_models.keys() 
+         if normalize_model_id(tid) == model_id),
+        None
+    )
+    
+    if target_id:
+        model['rank'] = len(filtered_models) + 1
+        filtered_models.append(model)
+        print(f"Matched model: {model_id} with target: {target_id}")
 
+print(f"\nMatched {len(filtered_models)} models out of {len(target_models)} targets")
 
+def try_different_sorts():
+    """다양한 정렬 방식으로 모델 검색"""
+    sort_options = [
+        {'sort': 'downloads', 'direction': -1},
+        {'sort': 'lastModified', 'direction': -1},
+        {'sort': 'likes', 'direction': -1}
+    ]
+    
+    all_found_models = set()
+    for sort_params in sort_options:
+        params = {
+            'full': 'true',
+            'limit': 1000,
+            **sort_params
+        }
         
+        response = requests.get(url, params=params, headers=headers)
+        if response.status_code == 200:
+            models = response.json()
+            for model in models:
+                model_id = normalize_model_id(model.get('id', ''))
+                if model_id in [normalize_model_id(tid) for tid in target_models.keys()]:
+                    all_found_models.add(model_id)
+    
+    return all_found_models
+
+# 메인 함수에서 사용
+all_found_models = try_different_sorts()
+print(f"\nTotal unique models found across all sorts: {len(all_found_models)}")        
         
 # 관심 스페이스 URL 리스트와 정보
 target_spaces = {