Update app.py

app.py

@@ -1,11 +1,19 @@
-import gradio as gr
+import os
 import requests
+import gradio as gr
 
+# API URL твоей модели
 API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/deepseek-ai/DeepSeek-VL2-Small"
-API_TOKEN = "hf_..."  # Твой Hugging Face токен доступа сюда (можно сгенерить)
 
-headers = {"Authorization": f"Bearer {API_TOKEN}"}
+# Получаем токен из переменной окружения
+API_TOKEN = os.getenv("My_token")
+
+# Заголовки запроса
+headers = {
+    "Authorization": f"Bearer {API_TOKEN}"
+}
 
+# Функция для отправки изображения на сервер модели
 def query(image):
     buffered = image.convert("RGB")
     buffered.save("temp.jpg", format="JPEG")
@@ -14,9 +22,18 @@ def query(image):
         data = f.read()
 
     response = requests.post(API_URL, headers=headers, data=data)
-    output = response.json()
-    return output[0]["generated_text"] if isinstance(output, list) else output
 
+    # Обработка ответа
+    if response.status_code == 200:
+        output = response.json()
+        if isinstance(output, list) and "generated_text" in output[0]:
+            return output[0]["generated_text"]
+        else:
+            return "Ошибка: Неверный формат ответа от модели."
+    else:
+        return f"Ошибка запроса: {response.status_code} - {response.text}"
+
+# Интерфейс Gradio
 iface = gr.Interface(
     fn=query,
     inputs=gr.Image(type="pil"),
@@ -25,5 +42,7 @@ iface = gr.Interface(
     description="Генерация описания изображения через DeepSeek VL2"
 )
 
+# Запуск приложения
 if __name__ == "__main__":
     iface.launch()
+