Update app.py

app.py

@@ -1,48 +1,48 @@
-import os
-import requests
-import gradio as gr
-
-HF_MODEL = "TOPAI-Network/nsfw_chat_0124"
-HF_TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN")
-API_URL = f"https://api-inference.huggingface.co/models/{HF_MODEL}"
-HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {HF_TOKEN}"} if HF_TOKEN else {}
-
-# Safety / gate: simple age checkbox + confirmation of NSFW
-def generate(system_prompt, user_prompt, allow_nsfw):
-    if not allow_nsfw:
-        return "Bạn phải đánh dấu xác nhận để sử dụng model này (chứa nội dung nhạy cảm)."
-    if not HF_TOKEN:
-        return "HF_TOKEN chưa được cấu hình. Thêm token vào Secrets của Space."
-
-    # Kết hợp prompt (tùy chỉnh theo model)
-    payload = {
-        "inputs": f"{system_prompt}\nUser: {user_prompt}",
-        "options": {"use_cache": False, "wait_for_model": True}
-    }
-
-    resp = requests.post(API_URL, headers=HEADERS, json=payload, timeout=120)
-    if resp.status_code != 200:
-        return f"Error {resp.status_code}: {resp.text}"
-    data = resp.json()
-    # Inference API trả về list hoặc dict tùy model; xử lý an toàn:
-    if isinstance(data, dict) and data.get("error"):
-        return "Model error: " + data["error"]
-    # Một số model trả về [{"generated_text": "..."}]
-    if isinstance(data, list) and "generated_text" in data[0]:
-        return data[0]["generated_text"]
-    # Nếu trả về chuỗi hoặc khác
-    return str(data)
-
-# UI
-with gr.Blocks(title="NSFW Chat (gated)") as demo:
-    gr.Markdown("## Cảnh báo: nội dung nhạy cảm\nModel này có thể tạo nội dung NSFW. Vui lòng xác nhận tuổi >=18 và chấp nhận rủi ro.")
-    system = gr.Textbox(value="You are a helpful assistant.", label="System prompt (tuỳ chọn)")
-    user_in = gr.Textbox(label="User prompt", placeholder="Nhập lời nhắc...")
-    allow = gr.Checkbox(label="Tôi xác nhận tôi 18+ và đồng ý xem nội dung nhạy cảm", value=False)
-    out = gr.Textbox(label="Model output")
-    btn = gr.Button("Gửi")
-
-    btn.click(fn=generate, inputs=[system, user_in, allow], outputs=[out])
-
-if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()
+import os
+import requests
+import gradio as gr
+
+HF_MODEL = "TOPAI-Network/nsfw_chat_0124"
+HF_TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN")
+API_URL = f"https://router.huggingface.co/hf-inference/models/{HF_MODEL}"
+HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {HF_TOKEN}"} if HF_TOKEN else {}
+
+# Safety / gate: simple age checkbox + confirmation of NSFW
+def generate(system_prompt, user_prompt, allow_nsfw):
+    if not allow_nsfw:
+        return "Bạn phải đánh dấu xác nhận để sử dụng model này (chứa nội dung nhạy cảm)."
+    if not HF_TOKEN:
+        return "HF_TOKEN chưa được cấu hình. Thêm token vào Secrets của Space."
+
+    # Kết hợp prompt (tùy chỉnh theo model)
+    payload = {
+        "inputs": f"{system_prompt}\nUser: {user_prompt}",
+        "options": {"use_cache": False, "wait_for_model": True}
+    }
+
+    resp = requests.post(API_URL, headers=HEADERS, json=payload, timeout=120)
+    if resp.status_code != 200:
+        return f"Error {resp.status_code}: {resp.text}"
+    data = resp.json()
+    # Inference API trả về list hoặc dict tùy model; xử lý an toàn:
+    if isinstance(data, dict) and data.get("error"):
+        return "Model error: " + data["error"]
+    # Một số model trả về [{"generated_text": "..."}]
+    if isinstance(data, list) and "generated_text" in data[0]:
+        return data[0]["generated_text"]
+    # Nếu trả về chuỗi hoặc khác
+    return str(data)
+
+# UI
+with gr.Blocks(title="NSFW Chat (gated)") as demo:
+    gr.Markdown("## Cảnh báo: nội dung nhạy cảm\nModel này có thể tạo nội dung NSFW. Vui lòng xác nhận tuổi >=18 và chấp nhận rủi ro.")
+    system = gr.Textbox(value="You are a helpful assistant.", label="System prompt (tuỳ chọn)")
+    user_in = gr.Textbox(label="User prompt", placeholder="Nhập lời nhắc...")
+    allow = gr.Checkbox(label="Tôi xác nhận tôi 18+ và đồng ý xem nội dung nhạy cảm", value=False)
+    out = gr.Textbox(label="Model output")
+    btn = gr.Button("Gửi")
+
+    btn.click(fn=generate, inputs=[system, user_in, allow], outputs=[out])
+
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch()