Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,99 @@
+import gradio as gr
+from transformers import pipeline
+from PIL import Image
+import torch
+
+# GPU болса қолдану, болмаса CPU.
+device = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
+
+# Модельдерді жүктеу үшін орын дайындау
+waste_classifier = None
+plant_classifier = None
+
+# --- Қазақшаға аударуға арналған сөздіктер ---
+# ⭐️ Жаңа қоқыс моделінің жауаптарына сәйкестендірілген сөздік
+WASTE_LABELS_KZ = {
+    "cardboard": {"name": "📦 Картон", "recyclable": True, "description": "Бұл материал қайта өңдеуге жарамды. Таза және құрғақ күйінде арнайы қоқыс жәшігіне салыңыз."},
+    "glass": {"name": "🍾 Шыны", "recyclable": True, "description": "Шыны бөтелкелер мен банкалар қайта өңделеді. Қағаз жапсырмасын алып тастаудың қажеті жоқ."},
+    "metal": {"name": "🔩 Металл", "recyclable": True, "description": "Алюминий және қаңылтыр банкалар сияқты металл заттар қайта өңдеуге жатады."},
+    "paper": {"name": "📄 Қағаз", "recyclable": True, "description": "Газеттер, журналдар және кеңсе қағаздары қайта өңделеді. Ластанған немесе майланған қағазды тастамаңыз."},
+    "plastic": {"name": "🧴 Пластик", "recyclable": True, "description": "Көптеген пластик бөтелкелер мен контейнерлер қайта өңделеді. Таңбасына (♻️) назар аударыңыз."},
+    "trash": {"name": "🗑️ Басқа қоқыс", "recyclable": False, "description": "Бұл зат қайта өңдеуге жарамсыз. Жалпы қоқыс жәшігіне тастаңыз."}
+}
+
+# ⭐️ Жаңа өсімдік моделінің жауаптарына сәйкестендірілген сөздік
+PLANT_LABELS_KZ = {
+    "Apple__Apple_scab": {"name": "🍎 Алманың қотыр ауруы", "description": "Жапырақтар мен жемістерде қара дақтар пайда болады. Фунгицидтермен өңдеу және түскен жапырақтарды жинау қажет."},
+    "Apple__healthy": {"name": "🍏 Сау алма ағашы", "description": "Ауру белгілері байқалмайды. Өсімдік сау."},
+    "Tomato__Bacterial_spot": {"name": "🍅 Қызанақтың бактериялық дағы", "description": "Жапырақтарда, сабақтарда және жемістерде ұсақ, сулы дақтар пайда болады. Мыс негізіндегі спрейлер көмектесе алады."},
+    "Tomato__healthy": {"name": "🍅 Сау қызанақ", "description": "Ауру белгілері жоқ. Өсімдік жақсы өсіп жатыр."},
+    "Potato__Early_blight": {"name": "🥔 Картоптың ерте фитофторозы", "description": "Жапырақтарда сары жиектері бар қара концентрлі дақтар пайда болады. Ауруға төзімді сорттарды отырғызып, фунгицидтер қолданыңыз."},
+    "Potato__healthy": {"name": "🥔 Сау картоп", "description": "Өсімдікте ауру белгілері жоқ. Жағдайы жақсы."}
+}
+
+# Суретті талдау функциясы
+def analyze_image(mode, image):
+    global waste_classifier, plant_classifier
+    try:
+        if mode == "♻️ Қоқыс":
+            if waste_classifier is None:
+                print("Жаңа қоқыс тану моделін жүктеу...")
+                # ⭐️ ҚАТЕНІ ЖӨНДЕУ: Жаңа, жұмыс істейтін модельге ауыстыру
+                waste_classifier = pipeline("image-classification", model="yangy50/garbage-classification", device=device)
+            
+            predictions = waste_classifier(image)
+            top_prediction = predictions[0]
+            label_en = top_prediction['label']
+            
+            result_kz = WASTE_LABELS_KZ.get(label_en, {"name": "❓ Белгісіз зат", "recyclable": False, "description": "Бұл заттың түрін анықтай алмадым."})
+            status = "✅ Қайта өңделеді" if result_kz['recyclable'] else "❌ Өңделмейді"
+            score_percent = top_prediction['score'] * 100
+            
+            return (f"**Нәтиже:** {result_kz['name']}\n\n"
+                    f"**Статус:** {status}\n\n"
+                    f"**Сипаттама:** {result_kz['description']}\n\n"
+                    f"_(Сенімділік: {score_percent:.2f}%)_")
+
+        elif mode == "🌿 Өсімдік":
+            if plant_classifier is None:
+                print("Жаңа өсімдік ауруларын тану моделін жүктеу...")
+                # ⭐️ ЖАҢАРТУ: Бұрынғы модель жақсы, бірақ одан да танымал баламасын қолданамыз
+                plant_classifier = pipeline("image-classification", model="nicksttn/plant-disease-detector", device=device)
+
+            predictions = plant_classifier(image)
+            top_prediction = predictions[0]
+            label_en = top_prediction['label']
+            
+            result_kz = PLANT_LABELS_KZ.get(label_en, {"name": "❓ Белгісіз ауру", "description": "Ауру түрін анықтай алмадым немесе сөздікте жоқ."})
+            score_percent = top_prediction['score'] * 100
+            
+            return (f"**Диагноз:** {result_kz['name']}\n\n"
+                    f"**Сипаттама:** {result_kz['description']}\n\n"
+                    f"_(Сенімділік: {score_percent:.2f}%)_")
+            
+    except Exception as e:
+        return f"Қате: {str(e)}"
+
+# --- Ықшамдалған Gradio интерфейсі (өзгеріссіз) ---
+with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(), title="AI Assistant") as demo:
+    gr.Markdown("## 🌌 AI Көмекші")
+    
+    with gr.Row():
+        mode = gr.Radio(
+            ["♻️ Қоқыс", "🌿 Өсімдік"],
+            label="Режим",
+            value="♻️ Қоқыс"
+        )
+    
+    image_input = gr.Image(type="pil", label="Сурет")
+    
+    btn = gr.Button("🔍 Талдау", variant="primary")
+        
+    output_text = gr.Markdown(label="Нәтиже")
+    
+    btn.click(analyze_image, inputs=[mode, image_input], outputs=output_text)
+
+    # Мысалдарды уақытша алып тастауға болады, егер examples папкасы жоқ болса
+    # gr.Examples(...)
+
+demo.launch()