Spaces:
Sleeping
Sleeping
| import streamlit as st | |
| from transformers import pipeline | |
| # تحميل نموذج توليد الكود من Hugging Face | |
| code_generator = pipeline("text-generation", model="Salesforce/codegen-350M-mono") | |
| def generate_code(description): | |
| """ | |
| توليد الكود بناءً على الوصف باستخدام نموذج CodeGen. | |
| """ | |
| prompt = f"# Python code for: {description}\n" | |
| generated_code = code_generator(prompt, max_length=300, num_return_sequences=1) | |
| return generated_code[0]['generated_text'] | |
| def save_code(code, filename="generated_code.py"): | |
| """ | |
| حفظ الكود المولد في ملف. | |
| """ | |
| with open(filename, "w", encoding="utf-8") as file: | |
| file.write(code) | |
| return filename | |
| # واجهة المستخدم باستخدام Streamlit | |
| st.title("أداة تصميم البرامج حسب الطلب") | |
| st.write("أدخل وصف البرنامج الذي تريده، وسنقوم بإنشاء الكود لك.") | |
| # إدخال وصف البرنامج | |
| description = st.text_area("وصف البرنامج:", height=150) | |
| if st.button("إنشاء البرنامج"): | |
| if description: | |
| with st.spinner("جاري توليد الكود..."): | |
| # توليد الكود | |
| code = generate_code(description) | |
| st.code(code) | |
| # حفظ الكود | |
| filename = save_code(code) | |
| st.success(f"تم حفظ الكود في ملف: {filename}") | |
| else: | |
| st.error("الرجاء إدخال وصف للبرنامج.") |