Update app.py

app.py

@@ -2,90 +2,57 @@ import gradio as gr
 from gradio_client import Client, handle_file
 from huggingface_hub import InferenceClient
 
-# Moondream2 için Client kullanıyoruz
 moondream_client = Client("vikhyatk/moondream2")
-
-# LLaMA için InferenceClient kullanıyoruz
 llama_client = InferenceClient("Qwen/QwQ-32B-Preview")
 
-# Sohbet geçmişini tutmak için bir değişken
 history = []
 
-# Resim açıklama fonksiyonu
 def describe_image(image, user_message):
     global history
-    
-    # Resmi Moondream2 API'sine gönderiyoruz
     result = moondream_client.predict(
         img=handle_file(image),
         prompt="Describe this image.",
         api_name="/answer_question"
     )
     
-    # Moondream2'den alınan açıklamayı sisteme dahil ediyoruz
-    description = result  # Moondream2'nin cevabını alıyoruz
-
-    # LLaMA API'sine açıklamayı ve kullanıcının mesajını gönderiyoruz
-    history.append({"role": "user", "content": user_message})
-    history.append({"role": "assistant", "content": description})
+    description = result
+    history.append(f"User: {user_message}")
+    history.append(f"Assistant: {description}")
     
-    # LLaMA'ya geçmişteki tüm mesajları gönderiyoruz
+    full_conversation = "\n".join(history)
     llama_result = llama_client.chat_completion(
-        messages=history,
-        max_tokens=512,  # Burada token sayısını belirleyebilirsiniz
-        temperature=0.7,  # Sıcaklık parametresi
-        top_p=0.95  # Nucleus sampling için top_p parametresi
+        messages=[{"role": "user", "content": full_conversation}],
+        max_tokens=512,
+        temperature=0.7,
+        top_p=0.95
     )
-
-    # LLaMA'nın cevabını history'e ekliyoruz
-    llama_response = llama_result['choices'][0]['message']['content']
-    history.append({"role": "assistant", "content": llama_response})
     
-    # Sonuçları döndürüyoruz
-    return description + "\n\nAssistant: " + llama_response
+    return description + "\n\nAssistant: " + llama_result['choices'][0]['message']['content']
 
-# Sohbet fonksiyonu, resim yüklenip yüklenmediğine göre yönlendirecek
 def chat_or_image(image, user_message):
     global history
-
-    # Resim yüklenmişse, önce açıklama alıp sonra LLaMA'ya gönderiyoruz
     if image:
         return describe_image(image, user_message)
     else:
-        # Resim yoksa, direkt LLaMA'ya mesajı gönderiyoruz
-        history.append({"role": "user", "content": user_message})
+        history.append(f"User: {user_message}")
+        full_conversation = "\n".join(history)
         llama_result = llama_client.chat_completion(
-            messages=history,
+            messages=[{"role": "user", "content": full_conversation}],
             max_tokens=512,
             temperature=0.7,
             top_p=0.95
         )
-        llama_response = llama_result['choices'][0]['message']['content']
-        history.append({"role": "assistant", "content": llama_response})
-        return llama_response
-
-# Gradio arayüzü
-def show_image():
-    return gr.Image(label="Resim Yükleyin", type="filepath")  # Burada type 'filepath' olmalı
-
-with gr.Blocks() as demo:
-    with gr.Column():
-        # Resim yükleme alanı
-        image_input = gr.Image(label="Resim Yükleyin", type="filepath", visible=False)
-        
-        # Resim ekleme butonunun işlevselliği
-        gr.Button("Resim Ekle", scale=2).click(lambda: image_input.update(visible=True))  # Butona tıklandığında resmi göster
-        
-        # Mesaj yazma alanı
-        user_message = gr.Textbox(label="Mesajınızı Yazın", placeholder="Yazınızı buraya yazın...")
-        
-        # Sohbetin çıkışı
-        chatbot_output = gr.Chatbot(label="Sohbet", type="messages")
-        
-        # Resim ve mesaj gönderme
-        submit_button = gr.Button("Gönder")
-        submit_button.click(chat_or_image, inputs=[image_input, user_message], outputs=chatbot_output)
+        return llama_result['choices'][0]['message']['content']
+
+demo = gr.Interface(
+    fn=chat_or_image,
+    inputs=[
+        gr.Image(type="filepath", label="Upload Image (optional)", elem_id="left-column"),
+        gr.Textbox(label="Ask or Chat", placeholder="Ask a question...", lines=2, elem_id="right-column")
+    ],
+    outputs="text",
+    layout="horizontal",  # Adjust the layout to horizontal
+)
 
-# Gradio uygulamasını başlat
 if __name__ == "__main__":
     demo.launch(show_error=True)