Update app.py

app.py

@@ -31,7 +31,7 @@ def load_model():
         adapter_id = "tugrulkaya/GeoQwen-VL-2B-EuroSAT"
         
         if DEVICE == "cuda":
-            # GPU Ayarları
+            # GPU Varsa: 4-bit quantization ile yükle
             bnb_config = BitsAndBytesConfig(
                 load_in_4bit=True,
                 bnb_4bit_quant_type="nf4",
@@ -42,29 +42,27 @@ def load_model():
                 quantization_config=bnb_config,
                 device_map="auto",
                 trust_remote_code=True,
-                _attn_implementation="flash_attention_2" # Sadece GPU varsa
+                _attn_implementation="flash_attention_2"
             )
         else:
-            # CPU Ayarları (Spaces Free Tier için Kritik)
-            # Offload klasörü oluştur
-            os.makedirs("offload", exist_ok=True)
-            
+            # CPU (Hugging Face Spaces Free Tier):
+            # 'offload_folder' ve 'device_map="auto"' KALDIRILDI.
+            # 2B model RAM'e (16GB) rahatça sığar. Diske taşımak hataya sebep oluyor.
             base_model = Qwen2VLForConditionalGeneration.from_pretrained(
                 model_id,
                 torch_dtype=torch.float32,
-                device_map="auto",
-                offload_folder="offload",
                 trust_remote_code=True,
-                low_cpu_mem_usage=True,
-                _attn_implementation="eager"  # <--- BU ÇOK ÖNEMLİ: CPU'da flash attn çalışmaz
-            )
+                _attn_implementation="eager"  # CPU için kritik
+            ).to("cpu") 
 
         # LoRA Adaptörünü Yükle
+        # Burada da offload_folder argümanını kaldırdık
         model = PeftModel.from_pretrained(
             base_model, 
-            adapter_id,
-            offload_folder="offload" if DEVICE == "cpu" else None
+            adapter_id
         )
+        
+        # Modeli değerlendirme moduna al
         model.eval()
         
         processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True)
@@ -72,10 +70,12 @@ def load_model():
         return model, processor
         
     except Exception as e:
-        print(f"❌ Model yükleme hatası: {str(e)}")
+        print(f"❌ Model yükleme hatası detaylı: {str(e)}")
+        # Hatayı gradio ekranında da görmek için tekrar fırlatabiliriz ama
+        # uygulamanın çökmemesi için loglayıp devam ediyoruz.
         raise e
 
-# Global değişkenler olarak yükle
+# Global değişkenler
 model, processor = load_model()
 
 # --- SINIFLANDIRMA FONKSİYONU ---
@@ -84,7 +84,6 @@ def classify_satellite_image(image):
         return "⚠️ Lütfen bir görüntü yükleyin.", ""
     
     try:
-        # Görüntü kontrolü
         if not isinstance(image, Image.Image):
             image = Image.fromarray(image)
         
@@ -99,7 +98,7 @@ def classify_satellite_image(image):
             }
         ]
         
-        # Hazırlık
+        # Girdileri hazırla
         text = processor.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
         image_inputs, video_inputs = process_vision_info(messages)
         
@@ -119,6 +118,7 @@ def classify_satellite_image(image):
                 do_sample=False
             )
         
+        # Çıktıyı işle
         generated_ids_trimmed = [
             out_ids[len(in_ids):] 
             for in_ids, out_ids in zip(inputs.input_ids, generated_ids)
@@ -130,7 +130,7 @@ def classify_satellite_image(image):
             clean_up_tokenization_spaces=False
         )[0].strip()
         
-        # Sonuç Temizleme (Bazen model nokta vb. ekleyebilir)
+        # Temizlik
         clean_result = result.replace('.', '').strip()
         
         if clean_result in CLASS_DESCRIPTIONS:
@@ -138,9 +138,8 @@ def classify_satellite_image(image):
             display_text = f"### 🎯 Sonuç: {formatted_result}\n\n**Orijinal Sınıf:** `{clean_result}`"
         else:
             display_text = f"### 🤖 Model Çıktısı: {result}"
-            clean_result = result
-        
-        return display_text, clean_result
+            
+        return display_text, result
         
     except Exception as e:
         return f"❌ Hata: {str(e)}", "Error"
@@ -160,27 +159,10 @@ with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as demo:
             input_image = gr.Image(label="Uydu Görüntüsü Yükle", type="pil", height=300)
             classify_btn = gr.Button("🔍 Sınıflandır", variant="primary", size="lg")
             
-            # Örnek sınıfları göster
-            gr.Examples(
-                examples=[], # Buraya örnek resim yolları eklenebilir
-                inputs=input_image
-            )
-
         with gr.Column():
             output_text = gr.Markdown(label="Analiz Sonucu", value="*Görüntü bekleniyor...*")
             output_raw = gr.Textbox(label="Ham Çıktı", interactive=False)
     
     gr.HTML("""
         <div style="margin-top: 20px; padding: 10px; background-color: #f0f0f0; border-radius: 5px;">
-            <p style="margin:0"><b>Not:</b> CPU üzerinde çalışıyorsa işlem 10-30 saniye sürebilir.</p>
-        </div>
-    """)
-
-    classify_btn.click(
-        fn=classify_satellite_image,
-        inputs=[input_image],
-        outputs=[output_text, output_raw]
-    )
-
-if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()
+            <p style="margin:0"><b>Not:</b>