Upload app.py with huggingface_hub

app.py

@@ -38,14 +38,21 @@ def find_available_models():
 #           2. الدوال الأساسية (load_model, run_single_frame)
 # ==============================================================================
 def load_model(model_name: str):
+    """
+    (لا تغيير في هذه الدالة)
+    تبني وتحمل النموذج المختار وتُرجعه ككائن.
+    """
     if not model_name or "لم يتم" in model_name:
         return None, "الرجاء اختيار نموذج صالح."
+
     weights_path = os.path.join(WEIGHTS_DIR, f"{model_name}.pth")
     print(f"Building model: '{model_name}'")
+    
     model_config = MODELS_SPECIFIC_CONFIGS.get(model_name, {})
     model = build_interfuser_model(model_config)
+    
     if not os.path.exists(weights_path):
-        gr.Warning(f"ملف الأوزان '{weights_path}' غير موجود.")
+        gr.Warning(f"ملف الأوزان '{weights_path}' غير موجود. النموذج سيعمل بأوزان عشوائية.")
     else:
         try:
             state_dic = torch.load(weights_path, map_location=device, weights_only=True)
@@ -53,17 +60,47 @@ def load_model(model_name: str):
             print(f"تم تحميل أوزان النموذج '{model_name}' بنجاح.")
         except Exception as e:
             gr.Warning(f"فشل تحميل الأوزان للنموذج '{model_name}': {e}.")
+            
     model.to(device)
     model.eval()
+    
     return model, f"تم تحميل نموذج: {model_name}"
 
+
 def run_single_frame(
-    model_from_state, rgb_image_path, rgb_left_image_path, rgb_right_image_path,
-    rgb_center_image_path, lidar_image_path, measurements_path, target_point_list
+    model_from_state, # المدخل من gr.State
+    rgb_image_path,
+    rgb_left_image_path,
+    rgb_right_image_path,
+    rgb_center_image_path,
+    lidar_image_path,
+    measurements_path,
+    target_point_list
 ):
+    """
+    (تم تعديل هذه الدالة)
+    تعالج إطارًا واحدًا، وتقوم بتحميل النموذج الافتراضي إذا لزم الأمر لجلسات الـ API.
+    """
+    # --- تعديل للتعامل مع جلسات الـ API ---
+    # إذا كانت هذه جلسة API جديدة (model_state فارغ)، قم بتحميل النموذج الافتراضي
     if model_from_state is None:
-        raise gr.Error("الرجاء اختيار وتحميل نموذج صالح أولاً من القائمة.")
+        print("API session detected or model not loaded. Loading default model...")
+        available_models = find_available_models()
+        if not available_models:
+            raise gr.Error("لا توجد نماذج متاحة للتحميل في مجلد 'model/weights'.")
+        
+        default_model_name = available_models[0]
+        model_to_use, _ = load_model(default_model_name)
+    else:
+        # إذا كان النموذج محملًا بالفعل (من جلسة متصفح)، استخدمه مباشرة
+        model_to_use = model_from_state
+    
+    if model_to_use is None:
+        raise gr.Error("فشل تحميل النموذج. تحقق من السجلات (Logs) في Hugging Face Space.")
+    # --- نهاية التعديل ---
+
     try:
+        # --- 1. قراءة ومعالجة المدخلات ---
         if not (rgb_image_path and measurements_path):
             raise gr.Error("الرجاء توفير الصورة الأمامية وملف القياسات على الأقل.")
         
@@ -101,10 +138,12 @@ def run_single_frame(
             'measurements': measurements_tensor, 'target_point': target_point_tensor
         }
 
+        # --- 2. تشغيل النموذج ---
         with torch.no_grad():
-            outputs = model_from_state(inputs)
+            outputs = model_to_use(inputs) # <-- استخدام model_to_use
             traffic, waypoints, is_junction, traffic_light, stop_sign, _ = outputs
         
+        # --- 3. المعالجة اللاحقة والتصوّر ---
         speed, pos, theta = m_dict.get('speed',5.0), [m_dict.get('x',0.0), m_dict.get('y',0.0)], m_dict.get('theta',0.0)
         traffic_np, waypoints_np = traffic[0].detach().cpu().numpy().reshape(20,20,-1), waypoints[0].detach().cpu().numpy() * WAYPOINT_SCALE_FACTOR
         tracker, controller = Tracker(), InterfuserController(ControllerConfig())
@@ -127,6 +166,7 @@ def run_single_frame(
             'object_counts': {'t0': counts_t0,'t1': counts_t1,'t2': counts_t2}}
         dashboard_image = display.run_interface(interface_data)
         
+        # --- 4. تجهيز المخرجات ---
         result_dict = {"predicted_waypoints": waypoints_np.tolist(), "control_commands": {"steer": steer,"throttle": throttle,"brake": bool(brake)},
             "perception": {"traffic_light_status": light_state,"stop_sign_detected": (stop_sign_state == "Yes"),"is_at_junction_prob": round(is_junction.sigmoid()[0,1].item(), 3)},
             "metadata": {"speed_info": metadata[0],"perception_info": metadata[1],"stop_info": metadata[2],"safe_distance": metadata[3]}}
@@ -136,6 +176,7 @@ def run_single_frame(
         print(traceback.format_exc())
         raise gr.Error(f"حدث خطأ أثناء معالجة الإطار: {e}")
 
+
 # ==============================================================================
 #           4. تعريف واجهة Gradio المحسّنة (مع الإصلاح)
 # ==============================================================================