{ "cells": [ { "cell_type": "code", "execution_count": null, "id": "12cba811-6394-4715-be5a-8c7c7d052254", "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "# 1. تثبيت المتطلبات!pip install -q flask flask-cors ollama pyngrok!curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | shimport osimport timeimport threadingimport subprocessfrom flask import Flask, request, jsonifyfrom flask_cors import CORSfrom pyngrok import ngrokfrom google.colab import drive# 2. ربط Google Drive للحفاظ على النمdrive.mount('/content/drive')PERSISTENT_STORAGE = \"/content/drive/MyDrive/Ollama_Storage\"os.makedirs(PERSISTENT_STORAGE, exist_ok=True)os.environ['OLLAMA_MODELS'] = PERSISTENT_STORAGE# 3. تيل ام Ollama تحميل Gemma 4def start_ollama(): subprocess.Popen([\"ollama\", \"serve\"], env=os.environ.copy()) time.sleep(5) print(\"Checking Gemma 4 status...\") subprocess.run([\"ollama\", \"pull\", \"gemma4:e2b\"])threading.Thread(target=start_ollama, daemon=True).start()# 4. عا تطبي Flask (ال API)app = Flask(__name__)CORS(app) # للماح لل React بالتال مع اللاب@app.route('/api/chat', methods=['POST'])def chat(): data = request.json user_message = data.get('message', '') history = data.get('history', []) # بنا الرال ل Gemma 4 messages = [{'role': 'system', 'content': 'نت BrainMap OS. ب ب طبي بالل العربي.'}] for h in history: messages.append({'role': h['role'], 'content': h['content']}) messages.append({'role': 'user', 'content': user_message}) try: import ollama response = ollama.chat(model='gemma4:e2b', messages=messages) return jsonify({\"reply\": response['message']['content']}) except Exception as e: return jsonify({\"error\": str(e)}), 500# 5. تلي الرابط الاري عبر Ngrok# ملاحظ: تحتا لنا حاب ماني في ngrok.com ع التن الا ب نا# يم ال بفتح نف افتراي ا ان التن مفعلا في البيNGROK_AUTH_TOKEN = \"\" # ع التن الا ب نا لمان اترار الرابطif NGROK_AUTH_TOKEN: ngrok.set_auth_token(NGROK_AUTH_TOKEN)public_url = ngrok.connect(5000).public_urlprint(f\"\\n الرابط الا ب : {public_url}\")print(\" ان ا الرابط تحتا في React الام.\")if __name__ == '__main__': app.run(port=5000)" ] } ], "metadata": { "kernelspec": { "display_name": "Python 3 (ipykernel)", "language": "python", "name": "python3" }, "language_info": { "codemirror_mode": { "name": "ipython", "version": 3 }, "file_extension": ".py", "mimetype": "text/x-python", "name": "python", "nbconvert_exporter": "python", "pygments_lexer": "ipython3", "version": "3.12.3" } }, "nbformat": 4, "nbformat_minor": 5 }