Update app.py

app.py

@@ -3,67 +3,84 @@ import torch
 import os
 from diffusers import AutoPipelineForText2Image
 from huggingface_hub import snapshot_download
+import logging
+
+# Logging ayarları
+logging.basicConfig(level=logging.INFO)
+logger = logging.getLogger(__name__)
 
 class ModelHandler:
     def __init__(self):
         self.pipeline = None
+        self.device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
+        self.dtype = torch.float16 if self.device == "cuda" else torch.float32
         
     def load_model(self, progress=gr.Progress()):
-        if self.pipeline is not None:
-            return "Model zaten yüklü."
-        
-        progress(0, desc="Base model indiriliyor...")
-        # Base modeli indir
-        base_model_path = snapshot_download(
-            repo_id="black-forest-labs/FLUX.1-dev",
-            local_dir="./models/base_model",
-            ignore_patterns=["*.bin", "*.onnx"] if os.path.exists("./models/base_model") else None
-        )
-        
-        progress(0.5, desc="LoRA modeli indiriliyor...")
-        # LoRA modelini indir
-        lora_model_path = snapshot_download(
-            repo_id="codermert/ezelll_flux",
-            local_dir="./models/lora_model",
-            ignore_patterns=["*.bin", "*.onnx"] if os.path.exists("./models/lora_model") else None
-        )
-        
-        progress(0.7, desc="Pipeline oluşturuluyor...")
-        # Pipeline'ı oluştur
-        device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
-        dtype = torch.float16 if device == "cuda" else torch.float32
-        
-        self.pipeline = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained(
-            base_model_path,
-            torch_dtype=dtype
-        ).to(device)
-        
-        progress(0.9, desc="LoRA yükleniyor...")
-        # LoRA'yı yükle
-        lora_path = os.path.join(lora_model_path, "lora.safetensors")
-        if os.path.exists(lora_path):
-            self.pipeline.load_lora_weights(lora_path)
-        else:
-            return "LoRA dosyası bulunamadı!"
-        
-        progress(1.0, desc="Tamamlandı!")
-        return "Model başarıyla yüklendi! Artık görüntü oluşturmaya hazırsınız."
+        try:
+            if self.pipeline is not None:
+                return "Model zaten yüklü."
+            
+            progress(0, desc="Base model indiriliyor...")
+            # Base modeli indir
+            base_model_path = snapshot_download(
+                repo_id="black-forest-labs/FLUX.1-dev",
+                local_dir="./models/base_model",
+                ignore_patterns=["*.bin", "*.onnx"] if os.path.exists("./models/base_model") else None,
+                token=os.getenv("HF_TOKEN")
+            )
+            
+            progress(0.5, desc="LoRA modeli indiriliyor...")
+            # LoRA modelini indir
+            lora_model_path = snapshot_download(
+                repo_id="codermert/ezelll_flux",
+                local_dir="./models/lora_model",
+                ignore_patterns=["*.bin", "*.onnx"] if os.path.exists("./models/lora_model") else None,
+                token=os.getenv("HF_TOKEN")
+            )
+            
+            progress(0.7, desc="Pipeline oluşturuluyor...")
+            # Pipeline'ı oluştur
+            self.pipeline = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained(
+                base_model_path,
+                torch_dtype=self.dtype,
+                use_safetensors=True
+            ).to(self.device)
+            
+            progress(0.9, desc="LoRA yükleniyor...")
+            # LoRA'yı yükle
+            lora_path = os.path.join(lora_model_path, "lora.safetensors")
+            if os.path.exists(lora_path):
+                self.pipeline.load_lora_weights(lora_path)
+            else:
+                return "LoRA dosyası bulunamadı!"
+            
+            progress(1.0, desc="Tamamlandı!")
+            return "Model başarıyla yüklendi! Artık görüntü oluşturmaya hazırsınız."
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Model yükleme hatası: {str(e)}")
+            return f"Model yüklenirken hata oluştu: {str(e)}"
     
     def generate_image(self, prompt, use_tok=True, progress=gr.Progress()):
-        if self.pipeline is None:
-            return None, "Lütfen önce modeli yükleyin!"
-        
-        # Eğer use_tok seçeneği işaretlendiyse, prompt'a TOK ekle
-        if use_tok and "TOK" not in prompt:
-            prompt = f"TOK {prompt}"
-        
         try:
+            if self.pipeline is None:
+                return None, "Lütfen önce modeli yükleyin!"
+            
+            # Eğer use_tok seçeneği işaretlendiyse, prompt'a TOK ekle
+            if use_tok and "TOK" not in prompt:
+                prompt = f"TOK {prompt}"
+            
             progress(0.2, desc="Görüntü oluşturuluyor...")
             # Görüntü oluştur
-            image = self.pipeline(prompt).images[0]
+            image = self.pipeline(
+                prompt,
+                num_inference_steps=30,
+                guidance_scale=7.5
+            ).images[0]
+            
             progress(1.0, desc="Tamamlandı!")
             return image, f"Oluşturulan prompt: {prompt}"
         except Exception as e:
+            logger.error(f"Görüntü oluşturma hatası: {str(e)}")
             return None, f"Hata oluştu: {str(e)}"
 
 # Model işleyiciyi oluştur
@@ -120,4 +137,5 @@ with gr.Blocks(title="Malika - FLUX Text-to-Image") as demo:
     """)
 
 # Arayüzü başlat
-demo.launch()
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch(share=True)