Update app.py

app.py

@@ -1,70 +1,59 @@
 import gradio as gr
 from huggingface_hub import InferenceClient
 
-
 def respond(
     message,
     history: list[dict[str, str]],
     system_message,
-    max_tokens,
-    temperature,
-    top_p,
     hf_token: gr.OAuthToken,
 ):
     """
-    For more information on `huggingface_hub` Inference API support, please check the docs: https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/v0.22.2/en/guides/inference
+    Türkçe toksisite sınıflandırıcısı (cagrigungor/turkishtoxic-classifier)
+    Bu fonksiyon, kullanıcının yazdığı mesajı model API üzerinden sınıflandırır.
     """
-    client = InferenceClient(token=hf_token.token, model="openai/gpt-oss-20b")
-
-    messages = [{"role": "system", "content": system_message}]
-
-    messages.extend(history)
 
-    messages.append({"role": "user", "content": message})
+    # Hugging Face Inference API client
+    client = InferenceClient(model="cagrigungor/turkishtoxic-classifier", token=hf_token.token)
 
-    response = ""
+    # Modeli çağır
+    result = client.text_classification(message)
+    label = result[0]["label"]
+    score = round(result[0]["score"], 3)
 
-    for message in client.chat_completion(
-        messages,
-        max_tokens=max_tokens,
-        stream=True,
-        temperature=temperature,
-        top_p=top_p,
-    ):
-        choices = message.choices
-        token = ""
-        if len(choices) and choices[0].delta.content:
-            token = choices[0].delta.content
+    # Cevap formatı
+    if label == "toxic":
+        answer = f"⚠️ **Toksik içerik tespit edildi.**\n\nSkor: {score}"
+    else:
+        answer = f"✅ **Temiz içerik (notoxic)**\n\nSkor: {score}"
 
-        response += token
-        yield response
+    yield answer
 
 
-"""
-For information on how to customize the ChatInterface, peruse the gradio docs: https://www.gradio.app/docs/chatinterface
-"""
+# --- Gradio Chat Interface ---
 chatbot = gr.ChatInterface(
     respond,
     type="messages",
     additional_inputs=[
-        gr.Textbox(value="You are a friendly Chatbot.", label="System message"),
-        gr.Slider(minimum=1, maximum=2048, value=512, step=1, label="Max new tokens"),
-        gr.Slider(minimum=0.1, maximum=4.0, value=0.7, step=0.1, label="Temperature"),
-        gr.Slider(
-            minimum=0.1,
-            maximum=1.0,
-            value=0.95,
-            step=0.05,
-            label="Top-p (nucleus sampling)",
+        gr.Textbox(
+            value="Türkçe metinlerde küfür, hakaret ve saldırgan dil tespiti yapar.",
+            label="Sistem Mesajı",
         ),
     ],
+    title="🇹🇷 Türkçe Toksisite Chatbot",
+    description="Bu chatbot, kullanıcı mesajlarını analiz ederek toksik (küfür/hakaret içeren) olup olmadığını belirtir.\n\nModel: **cagrigungor/turkishtoxic-classifier**",
+    examples=[
+        ["Bugün hava çok güzel."],
+        ["Sen tam bir salaksın!"],
+        ["Böyle konuşmalar hoş değil."],
+    ],
 )
 
 with gr.Blocks() as demo:
     with gr.Sidebar():
         gr.LoginButton()
+        gr.Markdown("## 🔐 Hugging Face hesabınızla giriş yapın")
+        gr.Markdown("Giriş yaptıktan sonra model otomatik olarak API erişimiyle çalışır (CPU yeterlidir).")
     chatbot.render()
 
-
 if __name__ == "__main__":
     demo.launch()