Update app.py

app.py

@@ -19,10 +19,7 @@ model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
 
 # Fungsi interseptor untuk mendeteksi sapaan awal dalam Bahasa Indonesia
 def cek_sapaan_otomatis(message):
-    # Membersihkan teks dari tanda baca dan mengubah ke huruf kecil
     teks_bersih = re.sub(r'[^\w\s]', '', message.strip().lower())
-    
-    # Daftar kata sapaan dasar
     kata_sapaan = ["halo", "selamat malam", "selamat pagi", "selamat siang", "selamat sore", "hai", "helo", "hi", "assalamualaikum"]
     
     if teks_bersih in kata_sapaan:
@@ -39,16 +36,14 @@ def cek_sapaan_otomatis(message):
             
     return None
 
-# Fungsi utama penerjemah dan chat yang memanfaatkan kekuatan penuh model Qwen di GPU
+# Fungsi utama penerjemah dan chat di GPU
 @spaces.GPU
 def prediksi_terjemahan(message, history):
-    # 1. Cek interseptor sapaan terlebih dahulu agar respon instan dan sesuai harapan
     respon_sapaan = cek_sapaan_otomatis(message)
     if respon_sapaan:
         yield respon_sapaan
         return
 
-    # 2. Jika bukan sapaan biasa, proses menggunakan Model Qwen2.5
     percakapan = [
         {
             "role": "system", 
@@ -61,22 +56,21 @@ def prediksi_terjemahan(message, history):
         }
     ]
     
-    # Perbaikan pembacaan riwayat chat (mendukung format Gradio baru v4+)
+    # Memproses history format Gradio 6.0 (List of Dictionaries)
     if history:
         for interaksi in history:
-            if isinstance(interaksi, dict): # Format Baru Gradio
+            if isinstance(interaksi, dict):
                 role = interaksi.get("role")
                 content = interaksi.get("content")
                 if role and content:
                     percakapan.append({"role": role, "content": str(content)})
-            elif isinstance(interaksi, (list, tuple)) and len(interaksi) == 2: # Format Lama Gradio
+            elif isinstance(interaksi, (list, tuple)) and len(interaksi) == 2:
                 human, assistant = interaksi
                 if human:
                     percakapan.append({"role": "user", "content": str(human)})
                 if assistant:
                     percakapan.append({"role": "assistant", "content": str(assistant)})
     
-    # Masukkan pesan terbaru dari user
     percakapan.append({"role": "user", "content": message})
     
     input_text = tokenizer.apply_chat_template(
@@ -92,7 +86,7 @@ def prediksi_terjemahan(message, history):
         **inputs,
         streamer=streamer,
         max_new_tokens=256,
-        temperature=0.4,      # Sedikit diturunkan agar model lebih patuh pada instruksi System Prompt
+        temperature=0.4,
         top_p=0.85,
         repetition_penalty=1.2,
         do_sample=True,
@@ -106,11 +100,10 @@ def prediksi_terjemahan(message, history):
     text_terjemahan = ""
     for new_text in streamer:
         text_terjemahan += new_text
-        # Menghapus .strip() di loop agar spasi ketikan tidak terpotong di UI Gradio
         yield text_terjemahan
 
 # ========================================================
-#  PERBAIKAN UI/UX: CUSTOM CSS PUSAT & RAPI (TIDAK MELEBAR)
+#  UI/UX CONFIGURATION (COMPATIBLE WITH GRADIO 6.0)
 # ========================================================
 desain_kustom_css = """
 #wadah-lebar-chat {
@@ -125,15 +118,17 @@ desain_kustom_css = """
 }
 """
 
-with gr.Blocks(css=desain_kustom_css) as demo:
+# Perbaikan Gradio 6.0: Parameter css dipindahkan dari gr.Blocks ke demo.launch
+with gr.Blocks() as demo:
     with gr.Column(elem_id="wadah-lebar-chat"):
         gr.Markdown("# 🤖 AI Bahasa Indonesia-Biak", elem_classes="judul-pusat")
         gr.ChatInterface(
-            fn=prediksi_terjemahan,
-            type="messages" # Memastikan format riwayat chat Gradio stabil menggunakan struktur dictionary
+            fn=prediksi_terjemahan
+            # Perbaikan Gradio 6.0: Menghapus argumen type="messages"
         )
 
 if __name__ == "__main__":
     demo.launch(
-        theme=gr.themes.Soft()
+        theme=gr.themes.Soft(),
+        css=desain_kustom_css
     )