Update app.py

app.py

@@ -45,14 +45,54 @@ for item in root.findall('item'):
 hfapi = os.getenv("hfapi")
 if not hfapi:
     raise ValueError("hfapi ortam değişkeni ayarlanmamış!")
-# Repo adı örneğin "BF" ise; kullanıcı adınız repo id'sinde eklenir (örneğin "SamiKoen/BF")
+# Kod deposu (Space) için repo oluşturuluyor.
 create_repo("BF", token=hfapi, repo_type="space", space_sdk="gradio", exist_ok=True)
+# Loglar için ayrı bir repo (commitler log dosyasını güncelleyecek ancak bu, Space’i yeniden başlatmayacak)
+create_repo("BF-logs", token=hfapi, repo_type="model", exist_ok=True)
+
+def upload_logs_to_hf(repo_id: str, hf_token: str, local_log_file: str = "chat_logs.txt", repo_type: str = "model"):
+    """
+    Log dosyasını Hugging Face Hub üzerindeki ayrı bir repository'ye yükler.
+    
+    Args:
+        repo_id (str): Log repository kimliği (örn. "BF-logs" -> Hub'da "KullaniciAdiniz/BF-logs").
+        hf_token (str): Hugging Face API token'ınız.
+        local_log_file (str): Yüklenecek log dosyasının yolu.
+        repo_type (str): Repository tipi ("model" kullanıyoruz).
+    """
+    api = HfApi(token=hf_token)
+    try:
+        api.upload_file(
+            path_or_fileobj=local_log_file,
+            path_in_repo=local_log_file,
+            repo_id=repo_id,
+            repo_type=repo_type,
+            commit_message="Log dosyası güncellendi"
+        )
+        print(f"Log dosyası başarıyla yüklendi: {local_log_file}")
+    except Exception as e:
+        print(f"Log dosyası yüklenirken hata oluştu: {e}")
+
+def save_chat(chatbot):
+    file_path = os.path.abspath(LOG_FILE)
+    try:
+        with open(LOG_FILE, 'a', encoding='utf-8') as f:
+            f.write("\n--- Kayıt Edilen Sohbet ---\n")
+            for msg in chatbot:
+                f.write(f"{msg['role'].capitalize()}: {msg['content']}\n")
+            print(f"Sohbet dosyaya kaydedildi: {file_path}")
+        return f"Sohbet başarıyla kaydedildi!\nDosya: {file_path}"
+    except Exception as e:
+        print(f"Kayıt hatası: {e}")
+        return f"Kayıt hatası: {e}\nDosya: {file_path}"
+
+def reset_textbox():
+    return gr.update(value='')
 
 def predict(system_msg, inputs, top_p, temperature, chat_counter, chatbot=None, history=None):
     """
-    Her Enter tuşuna basıldığında çalışır; 
-    kullanıcı mesajı log dosyasına yazılır, bot yanıtı tamamlandığında log dosyası güncellenir
-    ve sonrasında HF Hub'a yüklenir.
+    Her Enter'a basıldığında çalışır. Kullanıcı mesajı log dosyasına yazılır, 
+    bot yanıtı tamamlandığında log dosyasına eklenir ve ardından loglar HF Hub'daki log repo'suna yüklenir.
     """
     if chatbot is None:
         chatbot = []
@@ -66,7 +106,7 @@ def predict(system_msg, inputs, top_p, temperature, chat_counter, chatbot=None,
     print(f"System message: {system_msg}")
     
     multi_turn_message = [
-        {"role": "system", "content": "Bir önceki sohbeti unut. Vereceğin ürün bilgisi, bu bilginin içinde yan yana yazmıyorsa veya arada başka bilgiler yazıyor ise, o bilgiyi vermeyeceksin çünkü o bilgi yanlıştır. ... (uzun metin)"}
+        {"role": "system", "content": "Bir önceki sohbeti unut. Vereceğin ürün bilgisi ... (uzun metin)"}
     ]
     
     messages = multi_turn_message.copy()
@@ -150,51 +190,13 @@ def predict(system_msg, inputs, top_p, temperature, chat_counter, chatbot=None,
         yield chat, history, chat_counter
 
     print(f"Son chatbot durumu: {chatbot}")
-    # Her enter'dan sonra log dosyası otomatik olarak HF Hub'a yüklensin:
-    upload_logs_to_hf("SamiKoen/BF", hfapi)
+    # Tüm streaming tamamlandıktan sonra log dosyası ayrı log reposuna yüklenir.
+    upload_logs_to_hf("BF-logs", hfapi, local_log_file=LOG_FILE, repo_type="model")
     return chatbot, history, chat_counter
 
-def save_chat(chatbot):
-    file_path = os.path.abspath(LOG_FILE)
-    try:
-        with open(LOG_FILE, 'a', encoding='utf-8') as f:
-            f.write("\n--- Kayıt Edilen Sohbet ---\n")
-            for msg in chatbot:
-                f.write(f"{msg['role'].capitalize()}: {msg['content']}\n")
-            print(f"Sohbet dosyaya kaydedildi: {file_path}")
-        return f"Sohbet başarıyla kaydedildi!\nDosya: {file_path}"
-    except Exception as e:
-        print(f"Kayıt hatası: {e}")
-        return f"Kayıt hatası: {e}\nDosya: {file_path}"
-
-def reset_textbox():
-    return gr.update(value='')
-
-def upload_logs_to_hf(repo_id: str, hf_token: str, local_log_file: str = "chat_logs.txt"):
-    """
-    Log dosyasını Hugging Face Hub repository'sine yükler.
-    
-    Args:
-        repo_id (str): Repository kimliği (örn. "SamiKoen/BF").
-        hf_token (str): Hugging Face API token'ınız.
-        local_log_file (str): Yüklenecek log dosyasının yolu.
-    """
-    api = HfApi(token=hf_token)
-    try:
-        api.upload_file(
-            path_or_fileobj=local_log_file,
-            path_in_repo=local_log_file,
-            repo_id=repo_id,
-            repo_type="space",
-            commit_message="Log dosyası güncellendi"
-        )
-        print(f"Log dosyası başarıyla yüklendi: {local_log_file}")
-    except Exception as e:
-        print(f"Log dosyası yüklenirken hata oluştu: {e}")
-
-# Gradio arayüzü
+# Gradio arayüzü CSS ve tema ayarları
 demo_css = """
-#send_button, #save_button {
+#send_button {
     background-color: #0b93f6;
     border: none;
     color: white;
@@ -209,9 +211,6 @@ demo_css = """
     transition: background-color 0.3s;
     margin: 5px;
 }
-#send_button:hover, #save_button:hover {
-    background-color: #0077c0;
-}
 .fixed_button_container {
     padding: 0px;
     margin: 0px 0 0 0px;
@@ -256,8 +255,8 @@ with gr.Blocks(css=demo_css, theme=theme) as demo:
                 show_label=False,
                 container=False,
             )
-            with gr.Column(elem_classes="fixed_button_container"):
-                send_button = gr.Button(value="Gönder", elem_id="send_button")
+            # Yalnızca "Gönder" butonu bulunuyor.
+            send_button = gr.Button(value="Gönder", elem_id="send_button")
         
         state = gr.State([])
         
@@ -266,8 +265,10 @@ with gr.Blocks(css=demo_css, theme=theme) as demo:
             temperature = gr.Slider(minimum=0, maximum=5.0, value=0.1, step=0.1, interactive=False, visible=False)
             chat_counter = gr.Number(value=0, visible=False, precision=0)
         
+        # Hem Enter hem de Gönder butonuna basıldığında predict çalışıyor.
         inputs.submit(predict, [system_msg, inputs, top_p, temperature, chat_counter, chatbot, state], [chatbot, state, chat_counter])
         inputs.submit(reset_textbox, [], [inputs])
         send_button.click(predict, [system_msg, inputs, top_p, temperature, chat_counter, chatbot, state], [chatbot, state, chat_counter])
+        send_button.click(reset_textbox, [], [inputs])
 
 demo.queue(max_size=10).launch(debug=True)