Update app.py

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@@ -291,52 +291,48 @@ target_models = {
     "sel303/llama3-diverce-ver1.6": "https://huggingface.co/sel303/llama3-diverce-ver1.6"    
 }
 
-# all_models 관련 코드 제거하고 get_models_data 함수 내부에서 처리하도록 수정
-
 def get_models_data(progress=gr.Progress()):
     """모델 데이터 가져오기"""
     def normalize_model_id(model_id):
         """모델 ID를 정규화"""
         return model_id.strip().lower()
         
-    url = "https://huggingface.co/api/models"
+    url = "https://huggingface.co/api/models/trending"  # trending API로 변경
     
     try:
         progress(0, desc="Fetching models data...")
+        params = {
+            'full': 'true',
+            'limit': 1000
+        }
         
-        # 여러 정렬 방식으로 시도
-        all_found_models = []
-        sort_options = [
-            {'sort': 'downloads', 'direction': -1},
-            {'sort': 'lastModified', 'direction': -1},
-            {'sort': 'likes', 'direction': -1}
-        ]
+        headers = {'Accept': 'application/json'}
         
-        for sort_params in sort_options:
-            params = {
-                'full': 'true',
-                'limit': 1000,
-                **sort_params
-            }
-            
-            headers = {'Accept': 'application/json'}
-            
-            response = requests.get(url, params=params, headers=headers)
-            if response.status_code == 200:
-                models = response.json()
-                all_found_models.extend(models)
+        response = requests.get(url, params=params, headers=headers)
+        if response.status_code != 200:
+            print(f"API 요청 실패: {response.status_code}")
+            print(f"Response: {response.text}")
+            return create_error_plot(), "<div>모델 데이터를 가져오는데 실패했습니다.</div>", pd.DataFrame()
+        
+        models = response.json()
         
-        # 중복 제거
-        seen_ids = set()
+        # target_models와 매칭
         filtered_models = []
-        for model in all_found_models:
+        model_ranks = {}
+        
+        # 전체 순위 정보 저장
+        for idx, model in enumerate(models, 1):
             model_id = normalize_model_id(model.get('id', ''))
-            if model_id not in seen_ids and model_id in [normalize_model_id(tid) for tid in target_models.keys()]:
-                seen_ids.add(model_id)
+            model_ranks[model_id] = idx
+        
+        # target_models 중 순위권 내 모델 필터링
+        for model in models:
+            if normalize_model_id(model.get('id', '')) in [normalize_model_id(tid) for tid in target_models.keys()]:
+                model['rank'] = model_ranks[normalize_model_id(model.get('id', ''))]
                 filtered_models.append(model)
         
-        # 다운로드 수로 정렬
-        filtered_models.sort(key=lambda x: x.get('downloads', 0), reverse=True)
+        # 순위로 정렬
+        filtered_models.sort(key=lambda x: x['rank'])
         
         # 순위 할당
         for idx, model in enumerate(filtered_models, 1):