Update app.py

app.py

@@ -1,36 +1,15 @@
 import gradio as gr
-from fastapi import FastAPI
-from pydantic import BaseModel
 from transformers import pipeline
 
-# 1. Hugging Face'in otomatik tanıyacağı ana FastAPI objemiz
-app = FastAPI()
-
-# 2. Modeli başlangıçta YÜKLEMİYORUZ (SSR Timeout yemesin diye)
 pipe = None
 
-class GenerateRequest(BaseModel):
-    prompt: str
-
-# 3. Kendi API endpoint'imiz
-@app.post("/api/generate")
-def generate(request: GenerateRequest):
+def generate_response(prompt):
     global pipe
-    # İlk POST isteği geldiğinde modeli belleğe alıyoruz
     if pipe is None:
-        print("Model ilk istek için yükleniyor...")
         pipe = pipeline("text-generation", model="Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct", device="cpu")
-        
-    output = pipe(request.prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7)
-    return {"response": output[0]['generated_text']}
-
-# 4. Hugging Face sistemini kandırmak için göstermelik (dummy) bir arayüz
-def dummy_ui(text):
-    return "UI devre dışı. İstekleri /api/generate adresine POST atın."
-
-demo = gr.Interface(fn=dummy_ui, inputs="text", outputs="text")
-
-# 5. Gradio arayüzünü FastAPI içine monte ediyoruz (HF sistemi bunu görünce rahatlayacak)
-app = gr.mount_gradio_app(app, demo, path="/")
+    
+    output = pipe(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7)
+    return output[0]['generated_text']
 
-# DİKKAT: uvicorn.run() YAZMIYORUZ! Ayağa kaldırma işini HF'ye bırakıyoruz.
+demo = gr.Interface(fn=generate_response, inputs="text", outputs="text")
+demo.launch()