Update app.py

app.py

@@ -41,13 +41,19 @@ for item in root.findall('item'):
         item_info = (stockAmount, price)
         products.append((name, item_info, full_name))
 
-# HF_TOKEN yerine "hfapi" ortam değişkenini alıyoruz ve repo oluşturuyoruz
+# Ortam değişkeninde "hfapi" tanımlı; repo oluşturuluyor.
 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")
 create_repo("BF", token=hfapi, repo_type="space", space_sdk="gradio", exist_ok=True)
 
 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.
+    """
     if chatbot is None:
         chatbot = []
     if history is None:
@@ -91,7 +97,7 @@ def predict(system_msg, inputs, top_p, temperature, chat_counter, chatbot=None,
     history.append(inputs)
     print(f"Logging: Payload is - {payload}")
     
-    # Kullanıcı mesajını dosyaya yaz
+    # Kullanıcı mesajını log dosyasına yaz
     try:
         with open(LOG_FILE, 'a', encoding='utf-8') as f:
             f.write(f"User: {inputs}\n")
@@ -142,7 +148,10 @@ def predict(system_msg, inputs, top_p, temperature, chat_counter, chatbot=None,
         elif partial_words and chat and chat[-1]["role"] == "assistant":
             chat[-1] = {"role": "assistant", "content": partial_words}
         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)
     return chatbot, history, chat_counter
 
 def save_chat(chatbot):
@@ -183,14 +192,6 @@ def upload_logs_to_hf(repo_id: str, hf_token: str, local_log_file: str = "chat_l
     except Exception as e:
         print(f"Log dosyası yüklenirken hata oluştu: {e}")
 
-# Kayıt Et butonunu kaldırıyoruz. Her Enter tuşuna basıldığında (predict fonksiyonu çalıştığında) otomatik log kaydı yapılıyor.
-def save_chat_and_upload(chatbot):
-    save_status = save_chat(chatbot)
-    HF_REPO_ID = "SamiKoen/BF"  # Kendi repo kimliğinizi girin.
-    hfapi = os.getenv("hfapi")
-    upload_logs_to_hf(HF_REPO_ID, hfapi)
-    return save_status
-
 # Gradio arayüzü
 demo_css = """
 #send_button {
@@ -252,7 +253,7 @@ with gr.Blocks(css=demo_css, theme=theme) as demo:
                 show_label=False,
                 container=False,
             )
-            # Kayıt Et butonu kaldırıldı, sadece gönder butonu kullanılıyor.
+            # Sadece "Gönder" butonu bulunuyor.
             send_button = gr.Button(value="Gönder", elem_id="send_button")
         
         state = gr.State([])
@@ -262,24 +263,10 @@ 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)
         
-        # Her Enter (veya Gönder butonuna tıklandığında) predict çalışacak
+        # 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])
-        
-        # Her mesaj gönderildikten sonra log dosyası otomatik olarak Hugging Face Hub'a yüklensin.
-        # Bunun için predict fonksiyonunun sonunda save_chat_and_upload çağrısını da ekleyebiliriz.
-        # Aşağıdaki örnekte predict fonksiyonunun akışı tamamlandıktan sonra (yield'den sonra) 
-        # save_chat_and_upload çağrısını manuel olarak tetikleyebilirsiniz.
-        #
-        # Örneğin, predict fonksiyonunun döndüğü son değer üzerinden:
-        # chatbot, state, chat_counter = predict(...), ardından save_chat_and_upload(chatbot)
-        #
-        # Eğer bu entegrasyonu otomatik hale getirmek isterseniz, predict fonksiyonunun
-        # sonunda log dosyasını yükleyecek kodu ekleyebilirsiniz.
-        #
-        # Burada, kullanıcı mesajının dosyaya yazılması ve bot yanıtı tamamlandığında
-        # otomatik olarak log dosyasına eklenmesi sağlanmış durumda.
-        
+
 demo.queue(max_size=10).launch(debug=True)