Deploy from GitHub Actions

README.md

@@ -7,8 +7,34 @@ sdk: docker
 pinned: false
 ---
 
-# Автоматический генератор объявлений о недвижимости
+# 🤖 Автоматический генератор объявлений о недвижимости
 
 [![Test and Deploy](https://github.com/Eslonf/house_ad_generator/actions/workflows/ci.yml/badge.svg)](https://github.com/Eslonf/house_ad_generator/actions/workflows/ci.yml)
 
+## 🚀 [Попробовать](https://huggingface.co/spaces/Eslonf/house_ad_generator)
+
 Веб-приложение, которое использует две нейросетевые модели для автоматического создания рекламных объявлений на основе фотографий домов.
+
+---
+
+## ⚙️ Как это работает?
+
+Приложение построено на асинхронной архитектуре с очередью задач, чтобы интерфейс оставался отзывчивым даже во время выполнения тяжелых ML-операций.
+
+1.  **Загрузка фото:** Пользователь загружает изображение дома и выбирает желаемый стиль объявления.
+2.  **Анализ изображения (Модель 1):** Модель **Visual Question Answering** "отвечает" на заранее заданные вопросы по изображению, извлекая его ключевые характеристики (материал стен, этажность и т.д.).
+3.  **Генерация текста (Модель 2):** Легковесная языковая модель **Gemma** получает эти характеристики в виде промпта и пишет на их основе красивое рекламное объявление в заданном стиле.
+4.  **Получение результата:** Клиент периодически опрашивает сервер, и как только задача выполнена, результат отображается на странице.
+
+---
+
+## 🛠️ Стек технологий
+
+| Категория | Технология |
+| :--- | :--- |
+| **Язык** | **Python 3.12** |
+| **Бэкенд** | `FastAPI`, `Uvicorn` |
+| **Фронтенд** | `HTML`, `Bootstrap 5`, `JavaScript (Vanilla JS)` |
+| **ML Модели** | 1. VQA: [`Salesforce/blip-vqa-base`](https://huggingface.co/Salesforce/blip-vqa-base) <br> 2. LLM: [`unsloth/gemma-3-4b-it-GGUF`](https://huggingface.co/unsloth/gemma-3-4b-it-GGUF) |
+| **Основные библиотеки** | `Transformers`, `llama-cpp-python`, `PyTorch` |
+| **CI/CD и Тестирование** | `GitHub Actions`, `Pytest`, `Docker` |

deploy/README.md

@@ -7,6 +7,34 @@ sdk: docker
 pinned: false
 ---
 
-# Автоматический генератор объявлений о недвижимости
+# 🤖 Автоматический генератор объявлений о недвижимости
+
+[![Test and Deploy](https://github.com/Eslonf/house_ad_generator/actions/workflows/ci.yml/badge.svg)](https://github.com/Eslonf/house_ad_generator/actions/workflows/ci.yml)
+
+## 🚀 [Попробовать](https://huggingface.co/spaces/Eslonf/house_ad_generator)
 
 Веб-приложение, которое использует две нейросетевые модели для автоматического создания рекламных объявлений на основе фотографий домов.
+
+---
+
+## ⚙️ Как это работает?
+
+Приложение построено на асинхронной архитектуре с очередью задач, чтобы интерфейс оставался отзывчивым даже во время выполнения тяжелых ML-операций.
+
+1.  **Загрузка фото:** Пользователь загружает изображение дома и выбирает желаемый стиль объявления.
+2.  **Анализ изображения (Модель 1):** Модель **Visual Question Answering** "отвечает" на заранее заданные вопросы по изображению, извлекая его ключевые характеристики (материал стен, этажность и т.д.).
+3.  **Генерация текста (Модель 2):** Легковесная языковая модель **Gemma** получает эти характеристики в виде промпта и пишет на их основе красивое рекламное объявление в заданном стиле.
+4.  **Получение результата:** Клиент периодически опрашивает сервер, и как только задача выполнена, результат отображается на странице.
+
+---
+
+## 🛠️ Стек технологий
+
+| Категория | Технология |
+| :--- | :--- |
+| **Язык** | **Python 3.12** |
+| **Бэкенд** | `FastAPI`, `Uvicorn` |
+| **Фронтенд** | `HTML`, `Bootstrap 5`, `JavaScript (Vanilla JS)` |
+| **ML Модели** | 1. VQA: [`Salesforce/blip-vqa-base`](https://huggingface.co/Salesforce/blip-vqa-base) <br> 2. LLM: [`unsloth/gemma-3-4b-it-GGUF`](https://huggingface.co/unsloth/gemma-3-4b-it-GGUF) |
+| **Основные библиотеки** | `Transformers`, `llama-cpp-python`, `PyTorch` |
+| **CI/CD и Тестирование** | `GitHub Actions`, `Pytest`, `Docker` |

deploy/deploy/deploy/.gitignore

@@ -0,0 +1,11 @@
+app/__pycache__/
+app/ml_model/__pycache__/
+app/routers/__pycache__/
+tests/__pycache__/
+
+# # Virtual Environments
+.env
+.venv
+venv/
+env/
+*_env/

deploy/deploy/deploy/Dockerfile

@@ -0,0 +1,7 @@
+FROM python:3.12-slim
+WORKDIR /app
+COPY requirements.txt .
+RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
+COPY ./app /app/app
+EXPOSE 8000
+CMD ["uvicorn", "app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "7860"]

deploy/deploy/deploy/README.md

@@ -0,0 +1,12 @@
+---
+title: AI House Ad Generator
+emoji: 🏠
+colorFrom: blue
+colorTo: indigo
+sdk: docker
+pinned: false
+---
+
+# Автоматический генератор объявлений о недвижимости
+
+Веб-приложение, которое использует две нейросетевые модели для автоматического создания рекламных объявлений на основе фотографий домов.

deploy/deploy/deploy/app/main.py

@@ -0,0 +1,49 @@
+import asyncio
+from contextlib import asynccontextmanager
+from fastapi import FastAPI
+from fastapi.staticfiles import StaticFiles
+
+from app.routers import generator_page
+from app.ml_model.processing import generate_ad_from_image
+
+from app.state import TASK_QUEUE, TASK_RESULTS
+
+async def worker():
+    """
+    Фоновый "работник", который в бесконечном цикле берет задачи из очереди,
+    выполняет их и сохраняет результат.
+    """
+    print("Воркер запущен и готов к работе...")
+    while True:
+        # Ждем, пока в очереди появится новая задача
+        task = await TASK_QUEUE.get()
+        task_id = task["task_id"]
+        image_bytes = task["image_bytes"]
+        style = task["style"]
+
+        print(f"Воркер взял в работу задачу: {task_id}")
+        try:
+            result = await asyncio.to_thread(generate_ad_from_image, image_bytes, style)
+            TASK_RESULTS[task_id] = {"status": "completed", "data": result}
+            print(f"Задача {task_id} успешно выполнена.")
+        except Exception as e:
+            print(f"Ошибка при выполнении задачи {task_id}: {e}")
+            TASK_RESULTS[task_id] = {"status": "failed", "error": str(e)}
+        finally:
+            # Сообщаем очереди, что задача обработана
+            TASK_QUEUE.task_done()
+
+@asynccontextmanager
+async def lifespan(app: FastAPI):
+    """
+    Управляет жизненным циклом приложения. Запускает фонового воркера при старте.
+    """
+    # Запускаем нашего воркера как фоновую задачу
+    asyncio.create_task(worker())
+    yield
+
+app = FastAPI(title="Генератор объявлений", lifespan=lifespan)
+
+# Подключаем роутер и статику
+app.include_router(generator_page.router)
+app.mount("/static", StaticFiles(directory="app/static"), name="static")

deploy/deploy/deploy/app/ml_model/processing.py

@@ -0,0 +1,120 @@
+import torch
+from PIL import Image
+from transformers import pipeline
+from huggingface_hub import hf_hub_download
+from llama_cpp import Llama
+import io
+
+# --- ГЛОБАЛЬНАЯ ЗАГРУЗКА МОДЕЛЕЙ (ВЫПОЛНЯЕТСЯ ОДИН РАЗ ПРИ СТАРТЕ ПРИЛОЖЕНИЯ) ---
+
+print("Загрузка ML-моделей... Это может занять время.")
+MODELS_LOADED = False
+
+try:
+    # Загрузка Модели 1 (VQA)
+    # VQA-модель довольно легкая, ее можно оставить на CPU
+    vqa_pipeline = pipeline(
+        "visual-question-answering",
+        model="Salesforce/blip-vqa-base",
+        device="cpu"
+    )
+
+    # Загрузка Модели 2 (Gemma GGUF)
+    model_name_gguf = "unsloth/gemma-3-4b-it-GGUF"
+    model_file = "gemma-3-4b-it-Q3_K_M.gguf"
+    model_path = hf_hub_download(repo_id=model_name_gguf, filename=model_file)
+    
+    # Инициализируем для работы на CPU
+    gemma_gguf_model = Llama(
+        model_path=model_path,
+        n_ctx=2048,
+        n_gpu_layers=0,
+        verbose=False
+    )
+
+    MODELS_LOADED = True
+    print("Все ML-модели успешно загружены!")
+
+except Exception as e:
+    print(f"КРИТИЧЕСКАЯ ОШИБКА при загрузке моделей: {e}")
+
+# Список вопросов, которые мы будем задавать VQA-модели
+QUESTIONS_TO_ASK = {
+    "Материал стен": "What is the primary material of the exterior walls?",
+    "Количество этажей": "How many floors does the house have?",
+    "Цвет крыши": "What color is the roof?",
+    "Архитектурный стиль": "What is the architectural style of the house?",
+    "Гараж": "Is there a garage?",
+    "Озеленение": "What does the landscaping look like?",
+}
+
+PROMPT_INSTRUCTIONS = {
+    "brief": "Ты — копирайтер, который пишет короткие, яркие и продающие объявления для недвижимости (4-5 предложений).",
+    "professional": "Ты — риелтор, который составляет детальное и структурированное объявление для листинга на сайте недвижимости. Опиши преимущества, используя профессиональный и деловой стиль.",
+    "social": "Ты — SMM-менеджер, который пишет яркий и вовлекающий пост для социальных сетей. Используй эмодзи, добавь несколько релевантных хэштегов и обращайся к аудитории неформально."
+}
+
+# --- ГЛАВНАЯ ФУНКЦИЯ ПАЙПЛАЙНА ---
+
+def generate_ad_from_image(image_bytes: bytes, style: str) -> dict:
+    """
+    Принимает изображение и стиль, анализирует и генерирует объявление.
+    """
+    if not MODELS_LOADED:
+        raise RuntimeError("Модели не были загружены.")
+
+    try:
+        image = Image.open(io.BytesIO(image_bytes))
+    except Exception as e:
+        raise ValueError(f"Не удалось прочитать изображение: {e}")
+
+    # 1. Сбор характеристик с помощью VQA
+    print("Анализ изображения...")
+    house_characteristics = {}
+    for key, question in QUESTIONS_TO_ASK.items():
+        answer = vqa_pipeline(image, question=question, top_k=1)
+        characteristic = answer[0]['answer']
+        house_characteristics[key] = characteristic
+
+    # 2. Создание промпта для Gemma
+    print(f"Создание промпта в стиле '{style}'...")
+    prompt_details = ""
+    for key, value in house_characteristics.items():
+        prompt_details += f"- {key}: {value}\n"
+
+    # Выбираем нужную инструкцию из словаря. Если стиль неизвестен, используем "brief".
+    instruction = PROMPT_INSTRUCTIONS.get(style, PROMPT_INSTRUCTIONS["brief"])
+
+    prompt = f"""<start_header_id>user<end_header_id>
+{instruction}
+
+Вот характеристики дома:
+{prompt_details}
+Напиши объявление.<end_header_id>
+<start_header_id>model<end_header_id>
+"""
+
+    # 3. Генерация текста объявления
+    print("Генерация объявления...")
+    response = gemma_gguf_model(
+        prompt,
+        max_tokens=200,
+        temperature=1.0,
+        top_k=64,
+        top_p=0.95,
+        min_p=0.0,
+        stop=["<end_header_id>"],
+    )
+    ad_text = response['choices'][0]['text'].strip()
+    
+    # 4. Постобработка текста
+    if ad_text and not ad_text.endswith(('.', '!', '?')):
+        last_sentence_end = max(ad_text.rfind('.'), ad_text.rfind('!'), ad_text.rfind('?'))
+        if last_sentence_end != -1:
+            ad_text = ad_text[:last_sentence_end + 1]
+
+    print("Генерация завершена.")
+    return {
+        "characteristics": house_characteristics,
+        "ad_text": ad_text
+    }

deploy/deploy/deploy/app/routers/generator_page.py

@@ -0,0 +1,56 @@
+import uuid
+from fastapi import APIRouter, Request, File, UploadFile, HTTPException, status, Form
+from fastapi.responses import HTMLResponse, JSONResponse
+from fastapi.templating import Jinja2Templates
+
+from app.state import TASK_QUEUE, TASK_RESULTS
+
+router = APIRouter()
+templates = Jinja2Templates(directory="app/templates")
+
+@router.get("/", response_class=HTMLResponse)
+async def read_root(request: Request):
+    """Отдает главную HTML-страницу."""
+    return templates.TemplateResponse(request, "index.html")
+
+@router.post("/generate-ad")
+async def generate_ad_task_endpoint(
+    style: str = Form(...),
+    image: UploadFile = File(...)
+):
+    """
+    МГНОВЕННО принимает задачу, кладет ее в очередь и возвращает ID задачи.
+    """
+    if not image.content_type.startswith("image/"):
+        raise HTTPException(status_code=status.HTTP_400_BAD_REQUEST, detail="Недопустимый тип файла.")
+
+    # Генерируем уникальный ID для нашей задачи
+    task_id = str(uuid.uuid4())
+    image_bytes = await image.read()
+
+    # Создаем задачу и кладем ее в асинхронную очередь
+    task = {"task_id": task_id, "image_bytes": image_bytes, "style": style}
+    await TASK_QUEUE.put(task)
+
+    # Сразу же возвращаем клиенту ID, по которому он будет проверять результат
+    return JSONResponse(status_code=status.HTTP_202_ACCEPTED, content={"task_id": task_id})
+
+@router.get("/results/{task_id}")
+async def get_task_result_endpoint(task_id: str):
+    """
+    Проверяет статус задачи. Если она готова - возвращает результат.
+    Если в процессе - сообщает об этом.
+    """
+    result = TASK_RESULTS.get(task_id)
+
+    if result is None:
+        # Задача еще не обработана воркером
+        return JSONResponse(status_code=status.HTTP_202_ACCEPTED, content={"status": "processing"})
+    
+    # Удаляем результат после того, как отдали его
+    final_result = TASK_RESULTS.pop(task_id)
+
+    if final_result["status"] == "failed":
+        raise HTTPException(status_code=status.HTTP_500_INTERNAL_SERVER_ERROR, detail=final_result.get("error"))
+
+    return JSONResponse(status_code=status.HTTP_200_OK, content=final_result["data"])

deploy/deploy/deploy/app/state.py

@@ -0,0 +1,6 @@
+import asyncio
+
+# Асинхронная очередь для задач
+TASK_QUEUE = asyncio.Queue()
+# Словарь для хранения результатов
+TASK_RESULTS = {}

deploy/deploy/deploy/app/static/js/main.js

@@ -0,0 +1,199 @@
+document.addEventListener('DOMContentLoaded', () => {
+
+    const uploadZone = document.getElementById('upload-zone');
+    const fileInput = document.getElementById('file-input');
+    const loader = document.getElementById('loader');
+    const resultArea = document.getElementById('result-area');
+    const resetButton = document.getElementById('reset-button');
+    
+    // Элементы для вывода результата
+    const resultImage = document.getElementById('result-image');
+    const characteristicsList = document.getElementById('characteristics-list');
+    const adTextArea = document.getElementById('ad-text-area');
+    const copyButton = document.getElementById('copy-button');
+
+    // Элементы для вывода ошибок
+    const errorAlert = document.getElementById('error-alert');
+    const errorMessage = document.getElementById('error-message');
+
+    uploadZone.addEventListener('click', () => fileInput.click());
+    
+    fileInput.addEventListener('change', (event) => {
+        const file = event.target.files[0];
+        if (file) {
+            handleFile(file);
+        }
+    });
+
+    ['dragenter', 'dragover', 'dragleave', 'drop'].forEach(eventName => {
+        uploadZone.addEventListener(eventName, preventDefaults, false);
+    });
+    ['dragenter', 'dragover'].forEach(eventName => {
+        uploadZone.addEventListener(eventName, () => uploadZone.classList.add('dragover'), false);
+    });
+    ['dragleave', 'drop'].forEach(eventName => {
+        uploadZone.addEventListener(eventName, () => uploadZone.classList.remove('dragover'), false);
+    });
+    uploadZone.addEventListener('drop', (event) => {
+        const file = event.dataTransfer.files[0];
+        if (file) {
+            handleFile(file);
+        }
+    });
+
+    resetButton.addEventListener('click', () => {
+        resultArea.style.display = 'none';
+        uploadZone.style.display = 'block';
+        if (errorAlert) errorAlert.style.display = 'none';
+        fileInput.value = '';
+    });
+    
+    copyButton.addEventListener('click', () => {
+        adTextArea.select();
+        navigator.clipboard.writeText(adTextArea.value).then(() => {
+            const originalText = copyButton.innerHTML;
+            copyButton.innerHTML = '<i class="bi bi-check-lg"></i> Скопировано!';
+            setTimeout(() => {
+                copyButton.innerHTML = originalText;
+            }, 2000);
+        }).catch(err => {
+            console.error('Не удалось скопировать текст: ', err);
+            displayError("Ошибка при копировании текста. Возможно, ваш браузер не поддерживает эту функцию.");
+        });
+    });
+
+    function preventDefaults(e) {
+        e.preventDefault();
+        e.stopPropagation();
+    }
+
+    async function handleFile(file) {
+        if (!file.type.startsWith('image/')) {
+            displayError('Пожалуйста, выберите файл изображения.');
+            return;
+        }
+        if (errorAlert) errorAlert.style.display = 'none';
+        uploadZone.style.display = 'none';
+        resultArea.style.display = 'none';
+        loader.style.display = 'block';
+
+        const formData = new FormData();
+        formData.append('image', file);
+        const selectedStyle = document.querySelector('input[name="style"]:checked').value;
+        formData.append('style', selectedStyle);
+
+        const tempImageURL = URL.createObjectURL(file);
+
+        try {
+            // 1. Отправляем файл и получаем ID задачи
+            const response = await fetch('/generate-ad', {
+                method: 'POST',
+                body: formData,
+            });
+
+            if (!response.ok) {
+                const errorData = await response.json();
+                throw new Error(errorData.detail || `Ошибка сервера: ${response.status}`);
+            }
+            const taskData = await response.json();
+            const taskId = taskData.task_id;
+
+            sessionStorage.setItem('activeTaskId', taskId);
+            sessionStorage.setItem('tempImageURL', tempImageURL);
+
+            // 2. Начинаем "опрашивать" сервер о готовности результата
+            pollForResult(taskId, file);
+
+        } catch (error) {
+            console.error('Ошибка при отправке файла:', error);
+            displayError(error.message);
+        }
+    }
+
+    function checkSessionForActiveTask() {
+        const activeTaskId = sessionStorage.getItem('activeTaskId');
+        const tempImageURL = sessionStorage.getItem('tempImageURL');
+
+        if (activeTaskId && tempImageURL) {
+            console.log(`Найдена активная задача ${activeTaskId}. Возобновляем опрос...`);
+            const pseudoFile = { isPseudo: true, url: tempImageURL };
+            
+            uploadZone.style.display = 'none';
+            loader.style.display = 'block';
+            pollForResult(activeTaskId, pseudoFile);
+        }
+    }
+    
+    /**
+     * Периодически запрашивает результат для задачи с указанным ID
+     * @param {string} taskId - ID задачи
+     * @param {File} originalFile - Исходный файл для превью
+     */
+    function pollForResult(taskId, originalFile) {
+        const interval = setInterval(async () => {
+            try {
+                const response = await fetch(`/results/${taskId}`);
+
+                if (response.status === 200) {
+                    // Результат готов
+                    clearInterval(interval);
+
+                    sessionStorage.removeItem('activeTaskId');
+                    sessionStorage.removeItem('tempImageURL');
+
+                    const data = await response.json();
+                    displayResult(data, originalFile);
+                    loader.style.display = 'none';
+                } else if (response.status === 202) {
+                    // Еще в процессе, просто ждем следующего опроса
+                    console.log(`Задача ${taskId} еще в процессе...`);
+                } else {
+                    clearInterval(interval);
+
+                    sessionStorage.removeItem('activeTaskId');
+                    sessionStorage.removeItem('tempImageURL');
+
+                    const errorData = await response.json();
+                    throw new Error(errorData.detail || "Неизвестная ошибка на сервере при обработке.");
+                }
+            } catch (error) {
+                clearInterval(interval);
+
+                sessionStorage.removeItem('activeTaskId');
+                sessionStorage.removeItem('tempImageURL');
+
+                console.error('Ошибка при опросе результата:', error);
+                displayError(error.message);
+            }
+        }, 3000);
+    }
+
+    function displayResult(data, originalFile) {
+        resultImage.src = originalFile.isPseudo ? originalFile.url : URL.createObjectURL(originalFile);
+
+        characteristicsList.innerHTML = '';
+        for (const [key, value] of Object.entries(data.characteristics)) {
+            const li = document.createElement('li');
+            li.className = 'list-group-item';
+            li.innerHTML = `<strong>${key}:</strong> ${value}`;
+            characteristicsList.appendChild(li);
+        }
+
+        adTextArea.value = data.ad_text;
+        resultArea.style.display = 'block';
+    }
+
+    function displayError(message) {
+        if (errorMessage) {
+            errorMessage.textContent = message;
+        }
+        if (errorAlert) {
+            errorAlert.style.display = 'block';
+        }
+
+        loader.style.display = 'none';
+        uploadZone.style.display = 'block';
+        resultArea.style.display = 'none';
+    }
+    checkSessionForActiveTask();
+});

deploy/deploy/deploy/app/templates/index.html

@@ -0,0 +1,96 @@
+<!doctype html>
+<html lang="ru">
+<head>
+    <meta charset="utf-8">
+    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1">
+    <title>Генератор объявлений о недвижимости</title>
+    <link href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/[email protected]/dist/css/bootstrap.min.css" rel="stylesheet">
+    <link rel="stylesheet" href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/[email protected]/font/bootstrap-icons.min.css">
+    <style>
+        .border-dashed { border-style: dashed !important; }
+        .drop-zone { transition: background-color 0.2s ease-in-out, border-color 0.2s ease-in-out; cursor: pointer;}
+        .drop-zone:hover { background-color: #f8f9fa; }
+        .drop-zone.dragover { background-color: #e9ecef; border-color: #0d6efd !important; }
+        #result-image { max-height: 400px; object-fit: cover; }
+        #ad-text-area { min-height: 200px; font-family: monospace; }
+    </style>
+</head>
+<body class="bg-light">
+
+    <main class="container my-5">
+        <div class="text-center">
+            <h1 class="display-5">Генератор объявлений</h1>
+        </div>
+
+        <!-- 1. ЗОНА ЗАГРУЗКИ (ВИДНА ПО УМОЛЧАНИЮ) -->
+        <div id="upload-zone" class="mt-4 p-5 text-center border border-2 border-dashed rounded-3 drop-zone">
+            <i class="bi bi-cloud-arrow-up-fill fs-1 text-secondary"></i>
+            <p class="mt-3 mb-1">Перетащите файл сюда или нажмите, чтобы выбрать</p>
+            <p class="text-muted small">(Рекомендуются изображения в хорошем качестве)</p>
+            <input type="file" id="file-input" accept="image/*" class="d-none">
+        </div>
+
+        <!-- 2. СПИННЕР ЗАГРУЗКИ (СКРЫТ ПО УМОЛЧАНИЮ) -->
+        <div id="loader" class="text-center my-5" style="display: none;">
+            <div class="spinner-border text-primary" role="status" style="width: 3rem; height: 3rem;">
+                <span class="visually-hidden">Загрузка...</span>
+            </div>
+            <p class="mt-3">Анализируем изображение и пишем текст... Это может занять несколько минут.</p>
+        </div>
+
+        <!-- 3. ОБЛАСТЬ РЕЗУЛЬТАТА (СКРЫТА ПО УМОЛЧАНИЮ) -->
+        <div id="result-area" class="card shadow-sm mt-4" style="display: none;">
+            <div class="card-body">
+                <div class="row g-4">
+                    <!-- Левая колонка с изображением -->
+                    <div class="col-lg-5">
+                        <h5 class="mb-3">Ваше изображение:</h5>
+                        <img id="result-image" src="" alt="Загруженное изображение дома" class="img-fluid rounded border">
+                    </div>
+                    <!-- Правая колонка с результатами -->
+                    <div class="col-lg-7">
+                        <h5 class="mb-3">🔍 Извлеченные характеристики дома:</h5>
+                        <ul id="characteristics-list" class="list-group list-group-flush mb-4">
+                            <!-- Сюда JS добавит список характеристик -->
+                        </ul>
+
+                        <div class="d-flex justify-content-between align-items-center mb-2">
+                            <h5 class="mb-0">✍️ Сгенерированное объявление:</h5>
+                            <button id="copy-button" class="btn btn-sm btn-outline-secondary">
+                                <i class="bi bi-clipboard"></i> Копировать
+                            </button>
+                        </div>
+                        <textarea id="ad-text-area" class="form-control" readonly></textarea>
+                    </div>
+                </div>
+                <div class="text-center mt-4">
+                    <button id="reset-button" class="btn btn-primary">Загрузить другое фото</button>
+                </div>
+            </div>
+        </div>
+
+        <div class="text-center my-4">
+            <p class="mb-2"><strong>Выберите стиль объявления:</strong></p>
+            <div class="btn-group" role="group" aria-label="Стили объявления">
+                <input type="radio" class="btn-check" name="style" id="style-brief" value="brief" autocomplete="off" checked>
+                <label class="btn btn-outline-primary" for="style-brief">Краткий</label>
+
+                <input type="radio" class="btn-check" name="style" id="style-professional" value="professional" autocomplete="off">
+                <label class="btn btn-outline-primary" for="style-professional">Профессиональный</label>
+
+                <input type="radio" class="btn-check" name="style" id="style-social" value="social" autocomplete="off">
+                <label class="btn btn-outline-primary" for="style-social">Для соцсетей</label>
+            </div>
+        </div>
+
+        <div id="error-alert" class="alert alert-danger alert-dismissible fade show" role="alert" style="display: none;">
+            <strong><i class="bi bi-exclamation-triangle-fill"></i> Ошибка:</strong>
+            <span id="error-message">Здесь будет текст ошибки.</span>
+            <button type="button" class="btn-close" data-bs-dismiss="alert" aria-label="Close"></button>
+        </div>
+
+    </main>
+
+    <script src="/static/js/main.js"></script>
+</body>
+</html>

deploy/deploy/deploy/pytest.ini

@@ -0,0 +1,2 @@
+[pytest]
+pythonpath = .

deploy/deploy/deploy/requirements.txt

@@ -0,0 +1,14 @@
+fastapi
+uvicorn[standard]
+jinja2
+python-multipart
+transformers
+torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
+https://github.com/sergey21000/llama-cpp-python-wheels/releases/download/v0.3.16-cpu/llama_cpp_python-0.3.16-cp312-cp312-linux_x86_64.whl
+huggingface-hub
+Pillow
+
+# Тестирование
+pytest
+httpx
+pytest-mock

deploy/deploy/deploy/tests/assets/fake_image.txt

@@ -0,0 +1 @@
+this is not an image

deploy/deploy/deploy/tests/test_main.py

@@ -0,0 +1,78 @@
+from fastapi.testclient import TestClient
+import pytest
+
+from app.main import app 
+
+# --- Подготовка к тестам ---
+# Создаем "виртуального клиента", который будет отправлять запросы к приложению.
+client = TestClient(app)
+
+# --- Тест-кейс №1 ---
+def test_read_main_page():
+    """
+    Тест проверяет, что главная страница ("/") успешно загружается.
+    """
+    # 1. Действие:
+    # Отправляем GET-запрос на главную страницу.
+    response = client.get("/")
+    
+    # 2. Проверка (Assert):
+    # Утверждаем, что сервер ответил кодом 200 (OK).
+    assert response.status_code == 200
+    
+    # 3. Проверка содержимого:
+    assert "Генератор объявлений" in response.text
+
+# --- Тест-кейс №2 ---
+def test_submit_image_successfully(mocker):
+    """
+    Тест проверяет успешную отправку изображения и постановку задачи в очередь.
+    'mocker' - это специальный аргумент от pytest-mock для создания "моков".
+    """
+    # 1. Подготовка "мока":
+    # Мы "подменяем" настоящую, тяжелую ML-функцию на заглушку.
+    mocker.patch(
+        'app.main.generate_ad_from_image', 
+        return_value={"status": "mocked_ok"}
+    )
+
+    # 2. Действие:
+    # Имитируем отправку файла, как это делает браузер.
+    with open("tests/assets/test_image.png", "rb") as f:
+        response = client.post(
+            "/generate-ad",
+            data={"style": "brief"},
+            files={"image": ("test_image.png", f, "image/png")}
+        )
+
+    # 3. Проверки (Asserts):
+    # Утверждаем, что сервер ответил кодом 202 (Accepted), 
+    # что означает "задача принята в обработку".
+    assert response.status_code == 202
+    
+    # Утверждаем, что в JSON-ответе есть ключ "task_id".
+    data = response.json()
+    assert "task_id" in data
+
+# --- Тест-кейс №3 ---
+def test_submit_wrong_file_type():
+    """
+    Тест проверяет, что сервер правильно отклоняет файлы, не являющиеся изображениями.
+    """
+    # 1. Действие:
+    # Открываем текстовый файл и отправляем его на сервер.
+    with open("tests/assets/fake_image.txt", "rb") as f:
+        response = client.post(
+            "/generate-ad",
+            data={"style": "brief"},
+            files={"image": ("fake_image.txt", f, "text/plain")}
+        )
+
+    # 2. Проверки (Asserts):
+    # Утверждаем, что сервер ответил кодом 400 (Bad Request).
+    assert response.status_code == 400
+    
+    # Утверждаем, что в JSON-ответе содержится правильное сообщение об ошибке.
+    data = response.json()
+    assert "detail" in data
+    assert data["detail"] == "Недопустимый тип файла."