Spaces:

therayz1
/

fitness_assistant_ai

Runtime error

File size: 14,237 Bytes

8e43185

import gradio as gr
import openai
import pandas as pd
from datetime import datetime
from weasyprint import HTML
from jinja2 import Template
import os

# Egzersiz veritabanı
exercise_db = {
    "Kardiyovasküler": ["Koşu", "Yürüyüş", "Bisiklet", "Yüzme", "İp atlama"],
    "Güç Antrenmanı": ["Şınav", "Mekik", "Squat", "Deadlift", "Bench Press"],
    "Esneklik": ["Yoga", "Pilates", "Germe Egzersizleri"],
    "HIIT": ["Burpees", "Mountain Climbers", "Jump Squats", "High Knees"]
}
html_template = """
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <style>
        body { 
            font-family: Arial, sans-serif; 
            line-height: 1.6; 
            margin: 40px;
            color: #333;
        }
        .header { 
            text-align: center; 
            color: #2c3e50; 
            margin-bottom: 40px;
            border-bottom: 2px solid #3498db;
            padding-bottom: 20px;
        }
        .section { 
            margin: 30px 0; 
            padding: 25px; 
            background: #f8f9fa; 
            border-radius: 10px;
            box-shadow: 0 2px 5px rgba(0,0,0,0.1);
        }
        .section h2 {
            color: #2980b9;
            border-bottom: 1px solid #bdc3c7;
            padding-bottom: 10px;
        }
        .metrics { 
            display: grid;
            grid-template-columns: repeat(auto-fit, minmax(250px, 1fr));
            gap: 20px;
            margin: 20px 0;
        }
        .metric-box { 
            text-align: center; 
            padding: 20px; 
            background: #fff; 
            border-radius: 8px;
            box-shadow: 0 2px 4px rgba(0,0,0,0.05);
        }
        .metric-box h3 {
            color: #3498db;
            margin-bottom: 15px;
        }
        .table { 
            width: 100%; 
            border-collapse: collapse; 
            margin: 20px 0;
            background: #fff;
        }
        .table th, .table td { 
            border: 1px solid #e1e1e1; 
            padding: 12px; 
            text-align: left; 
        }
        .table th { 
            background-color: #3498db; 
            color: white; 
        }
        .table tr:nth-child(even) { 
            background-color: #f8f9fa; 
        }
        .ai-recommendations {
            background: #fff;
            padding: 20px;
            border-radius: 8px;
            box-shadow: 0 2px 4px rgba(0,0,0,0.05);
            margin-top: 20px;
        }
    </style>
</head>
<body>
    <div class="header">
        <h1>🏋️‍♂️ Kişisel Fitness Planı</h1>
        <p>Oluşturulma Tarihi: {{ creation_date }}</p>
    </div>
    <div class="section">
        <h2>👤 Kişisel Bilgiler</h2>
        <div class="metrics">
            <div class="metric-box">
                <h3>{{ name }}</h3>
                <p>{{ age }} yaşında</p>
            </div>
            <div class="metric-box">
                <h3>Fiziksel Ölçümler</h3>
                <p>Boy: {{ height }} cm</p>
                <p>Kilo: {{ weight }} kg</p>
                <p>{{ bmi_result }}</p>
            </div>
            <div class="metric-box">
                <h3>Hedef</h3>
                <p>{{ goal }}</p>
            </div>
        </div>
    </div>
    <div class="section">
        <h2>📋 AI Önerileri</h2>
        <div class="ai-recommendations">
            {{ ai_recommendation }}
        </div>
    </div>
    <div class="section">
        <h2>💪 Önerilen Egzersizler</h2>
        <table class="table">
            <tr>
                <th>Kategori</th>
                <th>Egzersizler</th>
            </tr>
            {% for category, exercises in exercise_list.items() %}
            <tr>
                <td>{{ category }}</td>
                <td>{{ ", ".join(exercises) }}</td>
            </tr>
            {% endfor %}
        </table>
    </div>
</body>
</html>
"""

class FitnessPlan:
    def __init__(self):
        self.current_plan = None
        self.chat_history = []
        self.api_key = None
        self.api_configured = False

    def configure_api(self, api_key):
        """API yapılandırmasını ayarla"""
        if api_key and api_key.strip():
            self.api_key = api_key
            openai.api_base = "https://integrate.api.nvidia.com/v1"
            openai.api_key = api_key
            self.api_configured = True
            return "✅ API yapılandırması başarıyla tamamlandı!"
        return "❌ Lütfen geçerli bir API anahtarı girin!"

    def store_plan(self, plan):
        self.current_plan = plan

    def get_motivation(self):
        """Rastgele motivasyon sözü ve şarkı seç"""
        quote = random.choice(motivation_quotes)
        song = random.choice(motivation_songs)
        return quote, song

    def generate_pdf(self):
        """Fitness planını PDF olarak oluştur"""
        if not self.current_plan:
            return None

        quote, song = self.get_motivation()
        
        template = Template(html_template)
        html_content = template.render(
            creation_date=datetime.now().strftime("%d/%m/%Y"),
            name=self.current_plan["user_info"]["name"],
            age=self.current_plan["user_info"]["age"],
            height=self.current_plan["user_info"]["height"],
            weight=self.current_plan["user_info"]["weight"],
            goal=self.current_plan["user_info"]["goal"],
            bmi_result=self.current_plan["bmi_result"],
            ai_recommendation=self.current_plan["ai_recommendation"],
            exercise_list=exercise_db,
            motivation_quote=quote,
            motivation_song=song
        )

        pdf_path = f"fitness_plan_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.pdf"
        
        # HTML içeriği alıp PDF'ye dönüştür
        HTML(string=html_content).write_pdf(pdf_path)

        return pdf_path
fitness_plan = FitnessPlan()

def get_ai_recommendation(user_info):
    """AI'dan kişiselleştirilmiş fitness tavsiyesi al"""
    if not fitness_plan.api_configured:
        return "Lütfen önce API anahtarınızı yapılandırın!"

    prompt = f"""
    Aşağıdaki bilgilere sahip kullanıcı için detaylı bir fitness planı oluştur:
    Yaş: {user_info['age']}
    Kilo: {user_info['weight']} kg
    Boy: {user_info['height']} cm
    Hedef: {user_info['goal']}
    Fitness Seviyesi: {user_info['fitness_level']}
    Sağlık Durumu: {user_info['health_conditions']}
    Lütfen şunları içeren bir plan oluştur:
    1. Haftalık egzersiz programı
    2. Beslenme önerileri
    3. Hedeflerine ulaşması için özel tavsiyeler
    4. İlerleme takibi için öneriler
    Lütfen yanıtını HTML formatında, düzenli başlıklar ve listeler kullanarak oluştur.
    """

    try:
        response = openai.ChatCompletion.create(
            model="nvidia/llama-3.1-nemotron-70b-instruct",
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
            temperature=0.7,
            max_tokens=1024
        )
        return response.choices[0].message['content']
    except Exception as e:
        return f"AI tavsiyesi alınırken bir hata oluştu: {str(e)}"

def calculate_bmi(weight, height):
    """BMI hesaplama"""
    height_m = height / 100
    bmi = weight / (height_m ** 2)

    if bmi < 18.5:
        category = "Zayıf"
    elif 18.5 <= bmi < 25:
        category = "Normal"
    elif 25 <= bmi < 30:
        category = "Fazla Kilolu"
    else:
        category = "Obez"

    return f"BMI: {bmi:.1f} - Kategori: {category}"

# create_workout_plan fonksiyonunu güncelliyorum
def create_workout_plan(name, age, weight, height, goal, fitness_level, health_conditions):
    if not fitness_plan.api_configured:
        return "⚠️ Lütfen önce API anahtarınızı yapılandırın!"

    user_info = {
        "name": name,
        "age": age,
        "weight": weight,
        "height": height,
        "goal": goal,
        "fitness_level": fitness_level,
        "health_conditions": health_conditions
    }

    bmi_result = calculate_bmi(weight, height)
    ai_recommendation = get_ai_recommendation(user_info)
    quote, song = fitness_plan.get_motivation()

    # Planı sakla
    fitness_plan.store_plan({
        "user_info": user_info,
        "bmi_result": bmi_result,
        "ai_recommendation": ai_recommendation
    })

    response = f"""
    ## 👤 Kişisel Bilgiler
    - İsim: {name}
    - Yaş: {age}
    - Kilo: {weight} kg
    - Boy: {height} cm
    - Hedef: {goal}
    - Fitness Seviyesi: {fitness_level}
    
    ## 📊 Fiziksel Değerlendirme
    {bmi_result}
    
    ## 🎯 Günün Motivasyon Sözü
    "{quote}"
    
    ## 🎵 Size Özel Motivasyon Şarkısı
    {song}
    
    ## 🤖 AI Önerileri
    {ai_recommendation}
    
    ## 💪 Önerilen Egzersiz Kategorileri
    """

    for category, exercises in exercise_db.items():
        response += f"\n### {category}\n"
        response += "\n".join([f"- {exercise}" for exercise in exercises])
        response += "\n"

    return response

def download_plan():
    """Planı PDF olarak indir"""
    if not fitness_plan.current_plan:
        return None
    return fitness_plan.generate_pdf()

def chat_with_ai(api_key, message, history):
    """AI ile sohbet et"""
    if not fitness_plan.api_configured:
        return history + [[message, "⚠️ Lütfen önce API anahtarınızı yapılandırın!"]]

    if fitness_plan.current_plan is None:
        return history + [[message, "Lütfen önce bir fitness planı oluşturun."]]

    # Mevcut planı string olarak format
    current_plan_str = f"""
    Kişisel Bilgiler:
    İsim: {fitness_plan.current_plan['user_info']['name']}
    Yaş: {fitness_plan.current_plan['user_info']['age']}
    Boy: {fitness_plan.current_plan['user_info']['height']} cm
    Kilo: {fitness_plan.current_plan['user_info']['weight']} kg
    Hedef: {fitness_plan.current_plan['user_info']['goal']}
    BMI Sonucu: {fitness_plan.current_plan['bmi_result']}
    """

    prompt = f"""
    Mevcut fitness planı:
    {current_plan_str}
    
    AI Önerileri:
    {fitness_plan.current_plan['ai_recommendation']}
    
    Kullanıcı sorusu: {message}
    Lütfen kullanıcının sorusunu yukarıdaki fitness planı bağlamında yanıtla.
    """

    try:
        response = openai.ChatCompletion.create(
            model="nvidia/llama-3.1-nemotron-70b-instruct",
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
            temperature=0.7,
            max_tokens=1024
        )
        ai_response = response.choices[0].message['content']
    except Exception as e:
        ai_response = f"Yanıt alınırken bir hata oluştu: {str(e)}"

    return history + [[message, ai_response]]


# Gradio arayüzü
with gr.Blocks(title="AI Fitness Asistanı", theme=gr.themes.Soft()) as demo:
    gr.Markdown("""
    # 🏋️‍♂️ AI Destekli Fitness Asistanı---Deployed by Eray Coşkun
    Kişiselleştirilmiş fitness planınızı oluşturun ve AI ile planınız hakkında sohbet edin!
    """)

    with gr.Tab("API Yapılandırması"):
        gr.Markdown("""
        ### 🔑 API Yapılandırması
        Uygulamayı kullanmadan önce NVIDIA API anahtarınızı yapılandırmalısınız.
        """)
        api_key_input = gr.Textbox(
            label="API Anahtarınızı Giriniz (API anahtarınız yoksa [buradan](https://build.nvidia.com/nvidia/llama-3_1-nemotron-70b-instruct) alın)",
            type="password"
        )
        api_status = gr.Markdown()
        api_submit = gr.Button("API'yi Yapılandır", variant="primary")

    with gr.Tab("Plan Oluştur"):
        with gr.Row():
            with gr.Column():
                name_input = gr.Textbox(label="Adınız")
                age_input = gr.Number(label="Yaşınız", minimum=15, maximum=100)
                weight_input = gr.Number(label="Kilonuz (kg)", minimum=30, maximum=200)
                height_input = gr.Number(label="Boyunuz (cm)", minimum=120, maximum=220)

            with gr.Column():
                goal_input = gr.Dropdown(
                    label="Fitness Hedefiniz",
                    choices=["Kilo Vermek", "Kas Kazanmak", "Genel Sağlık", "Güç Artırmak"]
                )
                fitness_level_input = gr.Radio(
                    label="Fitness Seviyeniz",
                    choices=["Başlangıç", "Orta", "İleri"]
                )
                health_input = gr.Textbox(
                    label="Sağlık Durumunuz (varsa)",
                    placeholder="Örn: Diyabet, Tansiyon, vs. yoksa 'yok' yazın"
                )

        with gr.Row():
            submit_btn = gr.Button("Plan Oluştur", variant="primary")
            download_btn = gr.Button("PDF Olarak İndir", variant="secondary")
        
        output = gr.Markdown()
        pdf_output = gr.File(label="İndirilebilir PDF")

    with gr.Tab("AI ile Sohbet"):
        gr.Markdown("""
        ### 💬 Planınız Hakkında Sohbet Edin
        Oluşturulan plan hakkında sorularınızı sorun ve AI'dan kişiselleştirilmiş yanıtlar alın.
        """)
        chatbot = gr.Chatbot(height=400)
        msg = gr.Textbox(label="Planınız hakkında soru sorun",
                         placeholder="Örn: Bu plan ile hedefime ne kadar sürede ulaşabilirim?")
        with gr.Row():
            clear = gr.Button("Sohbeti Temizle")
            submit_msg = gr.Button("Gönder", variant="primary")

    # Event handlers
    api_submit.click(
        fitness_plan.configure_api,
        inputs=[api_key_input],
        outputs=[api_status]
    )

    submit_btn.click(
        create_workout_plan,
        inputs=[name_input, age_input, weight_input, height_input,
                goal_input, fitness_level_input, health_input],
        outputs=output
    )

    download_btn.click(
        download_plan,
        inputs=[],
        outputs=pdf_output
    )

    # Sohbet kutusundaki mesajı gönderme ve temizleme işlevleri
    msg.submit(chat_with_ai, [api_key_input, msg, chatbot], chatbot)
    submit_msg.click(chat_with_ai, [api_key_input, msg, chatbot], chatbot)
    clear.click(lambda: None, None, chatbot, queue=False)

# Uygulamayı başlat
if __name__ == "__main__":
    demo.launch()