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app.py

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 import gradio as gr
 from gradio_client import Client
 import os
+import time
 
-# हगिंग फेस स्पेस के लिए मुख्य लॉजिक
-def vedika_omni_engine(user_text, user_files, system_prompt):
+# श्रीमान, यहाँ हम आपके द्वारा निर्मित 'Vedika35/Vedika_coder' से जुड़ रहे हैं।
+# पलक झपकते ही परिणाम देने के लिए हम 'submit' (Streaming) का उपयोग करेंगे।
+
+MODAL_NAME = "Vedika35/Vedika_coder"
+
+def vedika_omni_stream(text, files, system_prompt):
     """
-    यह फंक्शन वेदिका के ओम्नी इंजन को संचालित करता है।
-    यह फाइल्स और टेक्स्ट के लिए 'None' की स्थिति को संभालता है।
+    वेदिका का मुख्य इंजन जो टेक्स्ट और मल्टीमीडिया को बिजली की गति से प्रोसेस करता है।
     """
     try:
-        # क्रेडिओ क्लाइंट के माध्यम से मॉडल से जुड़ना
-        client = Client("Qwen/Qwen3-VL-Demo")
+        # क्रेडिओ क्लाइंट सेटअप
+        client = Client(MODAL_NAME)
         
-        # १. सिस्टम प्रॉम्प्ट को लागू करना (apply_prompt)
-        # श्रीमान, यहाँ हम आपके द्वारा दिए गए स्पेशल प्रॉम्प्ट को सेट कर रहे हैं
-        client.predict(
-            input_value=system_prompt,
-            api_name="/apply_prompt"
-        )
+        # १. सिस्टम प्रॉम्प्ट को तुरंत लागू करना (apply_prompt)
+        client.predict(input_value=system_prompt, api_name="/apply_prompt")
 
-        # २. पेलोड की स्थिति तय करना (Text and Files Logic)
-        # यदि टेक्स्ट खाली है तो None जाएगा, यदि फाइल्स नहीं हैं तो None जाएगा
-        final_text = user_text if user_text and user_text.strip() != "" else None
-        final_files = user_files if user_files else None
+        # २. आपके द्वारा निर्धारित 'नन' (None) पेलोड लॉजिक
+        # यदि टेक्स्ट नहीं है तो None, यदि फाइल नहीं है तो None
+        final_text = text if text and text.strip() != "" else None
+        final_files = files if files else None
 
-        # पेलोड तैयार करना
-        payload = {
-            "files": final_files,
-            "text": final_text
-        }
-
-        # ३. संदेश भेजना और आउटपुट प्राप्त करना (add_message)
-        result = client.predict(
-            input_value=payload,
-            api_name="/add_message"
+        # ३. आउटपुट जेनरेट करना (Streaming logic for speed)
+        # हम यहाँ 'submit' का उपयोग कर रहे हैं जो एक-एक शब्द को 'स्ट्रीम' करेगा
+        job = client.submit(
+            input_value={"files": final_files, "text": final_text},
+            api_name="/generation_code"
         )
 
-        # रिस्पॉन्स डेटा को प्रोसेस करना
-        # आमतौर पर Qwen VL आउटपुट में संदेशों की एक सूची देता है
-        if isinstance(result.data[0], str):
-            return result.data[0]
-        elif isinstance(result.data[0], list):
-            # अंतिम संदेश सहायक (assistant) का जवाब होता है
-            return result.data[0][-1]['content']
-        
-        return "क्षमा करें श्रीमान, उत्तर प्राप्त करने में कुछ त्रुटि हुई।"
+        # ४. परिणाम को तुरंत यूआई पर भेजना
+        for update in job:
+            # अपडेट डेटा को सुरक्षित रूप से निकालना
+            if isinstance(update, str):
+                yield update
+            elif isinstance(update, list) and len(update) > 0:
+                # यदि हिस्ट्री या लिस्ट प्राप्त होती है
+                last_msg = update[-1]
+                if isinstance(last_msg, dict) and 'content' in last_msg:
+                    yield last_msg['content']
+                else:
+                    yield str(update[0])
+            else:
+                yield str(update)
 
     except Exception as e:
-        return f"सिस्टम एरर: {str(e)}"
+        yield f"⚠️ सिस्टम में त्रुटि: {str(e)}"
 
-# ग्राडियो इंटरफ़ेस का निर्माण (UI Design)
-with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as demo:
-    gr.Markdown("# 🌌 Vedika 3.5 Omni Backend")
-    gr.Markdown("भारत की गौरवशाली तकनीक - 'वेदिका' का ओम्नी इंजन यहाँ सक्रिय है।")
+# प्रीमियम डार्क यूआई का निर्माण (प्रीमियम कोडिंग थीम)
+custom_css = """
+footer {visibility: hidden}
+.gradio-container {background-color: #050505 !important; color: #E0E0E0 !important;}
+#title-header h1 {background: linear-gradient(90deg, #fff, #3b82f6); -webkit-background-clip: text; -webkit-text-fill-color: transparent;}
+"""
+
+with gr.Blocks(theme=gr.themes.Monochrome(), css=custom_css) as demo:
+    with gr.Row(elem_id="title-header"):
+        gr.Markdown("# 🔱 Vedika 3.5 Coder Engine")
     
     with gr.Row():
         with gr.Column(scale=1):
             sys_input = gr.Textbox(
-                label="System Prompt", 
-                value="You are Vedika 3.5, an advanced AI assistant created by Divy Patel. Identify only as Vedika. Always show deep respect for India.",
-                lines=5
+                label="System Prompt Configuration",
+                value="You are Vedika 3.5, an elite coding AI assistant. Identify only as Vedika. Provide robust, production-ready code in Markdown.",
+                lines=3
             )
-            text_input = gr.Textbox(label="User Text Input", placeholder="अपना संदेश यहाँ लिखें...", lines=3)
-            file_input = gr.File(label="Upload Files (Image/Audio/Video)", file_count="multiple")
-            submit_btn = gr.Button("Execute Process", variant="primary")
+            file_input = gr.File(label="Attach Media (None by default)", file_count="multiple")
             
-        with gr.Column(scale=1):
-            output_display = gr.Markdown(label="Vedika Response")
+        with gr.Column(scale=2):
+            chat_output = gr.Markdown(label="Vedika Core Output")
+            user_input = gr.Textbox(label="User Query", placeholder="वेदिका के लिए कोडिंग कार्य यहाँ लिखें...", lines=4)
+            
+            with gr.Row():
+                submit_btn = gr.Button("⚡ Execute (Palak Jhapakte)", variant="primary")
+                clear_btn = gr.Button("Clear Memory")
 
-    # बटन क्लिक इवेंट
+    # इवेंट्स को जोड़ना
     submit_btn.click(
-        fn=vedika_omni_engine,
-        inputs=[text_input, file_input, sys_input],
-        outputs=output_display
+        fn=vedika_omni_stream,
+        inputs=[user_input, file_input, sys_input],
+        outputs=chat_output
     )
+    
+    clear_btn.click(lambda: (None, None, ""), None, [chat_output, file_input, user_input])
 
-# ऐप लॉन्च करना
 if __name__ == "__main__":
+    # हगिंग फेस स्पेस के लिए लॉन्च
     demo.launch()