Delete app.py

app.py

@@ -1,99 +0,0 @@
-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()