ZeroGPU tespitini SPACES_ZERO_GPU ortam değişkenine bağla

app.py

@@ -54,27 +54,31 @@ TALIMATLAR = {
     "Serbest (aşağıya yaz)": "",
 }
 
-# ZeroGPU donanımında `spaces` paketi vardır ve GPU yalnızca dekore edilmiş
-# fonksiyon çalışırken tahsis edilir. cpu-basic'te paket yoktur; aynı kod
-# dekoratörsüz ve CPU'da çalışsın diye ikisi de destekleniyor.
-try:
+# ZeroGPU tespiti ORTAM DEĞİŞKENİNDEN yapılmalı, paketin varlığından değil:
+# `spaces` requirements.txt'te olduğu için cpu-basic'te de kuruluyor ve
+# "import edilebiliyorsa GPU vardır" varsayımı yanlış sonuç veriyor.
+# HF, ZeroGPU donanımında SPACES_ZERO_GPU=true tanımlar.
+#
+# Ayrıca ZeroGPU'da torch.cuda.is_available() açılışta False döner — GPU
+# yalnızca @spaces.GPU ile dekore edilmiş fonksiyon çalışırken bağlanır.
+# Bu yüzden cuda kontrolü tek başına da yeterli değil.
+ZEROGPU = os.environ.get("SPACES_ZERO_GPU", "").lower() in ("1", "true")
+
+if ZEROGPU:
     import spaces
-    ZEROGPU = True
-except ImportError:
+else:
     spaces = None
-    ZEROGPU = False
-
-if not ZEROGPU:
     torch.set_num_threads(os.cpu_count() or 2)
 
+GPU_VAR = ZEROGPU or torch.cuda.is_available()
+
 print("Model yükleniyor… ZeroGPU:", ZEROGPU, flush=True)
 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_ADI)
 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
     MODEL_ADI,
-    dtype=torch.bfloat16 if (ZEROGPU or torch.cuda.is_available())
-    else torch.float32,
+    dtype=torch.bfloat16 if GPU_VAR else torch.float32,
 ).eval()
-if ZEROGPU or torch.cuda.is_available():
+if GPU_VAR:
     model = model.to("cuda")
 IM_END_ID = tokenizer.convert_tokens_to_ids(IM_END)
 print("Model hazır. Cihaz:", next(model.parameters()).device, flush=True)