Update app.py

app.py

@@ -1,35 +1,22 @@
 import gradio as gr
-from huggingface_hub import InferenceClient
-
-def respond(
-    message,
-    history: list[dict[str, str]],
-    system_message,
-    hf_token: gr.OAuthToken,
-):
-    """
-    Türkçe toksisite sınıflandırıcısı (cagrigungor/turkishtoxic-classifier)
-    Bu fonksiyon, kullanıcının yazdığı mesajı model API üzerinden sınıflandırır.
-    """
-
-    # Hugging Face Inference API client
-    client = InferenceClient(model="cagrigungor/turkishtoxic-classifier", token=hf_token.token)
-
-    # Modeli çağır
-    result = client.text_classification(message)
+from transformers import pipeline
+
+# Modeli doğrudan transformers üzerinden yükle
+clf = pipeline("text-classification", model="cagrigungor/turkishtoxic-classifier")
+
+def respond(message, history: list[dict[str, str]], system_message):
+    result = clf(message)
     label = result[0]["label"]
     score = round(result[0]["score"], 3)
 
-    # Cevap formatı
     if label == "toxic":
-        answer = f"⚠️ **Toksik içerik tespit edildi.**\n\nSkor: {score}"
+        answer = f"⚠️ **Toksik içerik tespit edildi!**\n\nSkor: {score}"
     else:
         answer = f"✅ **Temiz içerik (notoxic)**\n\nSkor: {score}"
 
     yield answer
 
 
-# --- Gradio Chat Interface ---
 chatbot = gr.ChatInterface(
     respond,
     type="messages",
@@ -40,19 +27,15 @@ chatbot = gr.ChatInterface(
         ),
     ],
     title="🇹🇷 Türkçe Toksisite Chatbot",
-    description="Bu chatbot, kullanıcı mesajlarını analiz ederek toksik (küfür/hakaret içeren) olup olmadığını belirtir.\n\nModel: **cagrigungor/turkishtoxic-classifier**",
+    description="Bu chatbot, yazdığınız Türkçe metnin toksik (küfür/hakaret) içerip içermediğini tahmin eder.\n\nModel: **cagrigungor/turkishtoxic-classifier**",
     examples=[
         ["Bugün hava çok güzel."],
         ["Sen tam bir salaksın!"],
-        ["Böyle konuşmalar hoş değil."],
+        ["Bu fikir hiç de kötü 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__":