Update src/streamlit_app.py

src/streamlit_app.py

@@ -3,172 +3,55 @@ from openai import OpenAI
 import time
 
 # إعداد الصفحة
-st.set_page_config(
-    page_title="مساعد AI الذكي",
-    page_icon="🤖",
-    layout="centered"
-)
+st.set_page_config(page_title="Llama 3.3 70B", page_icon="🦙")
 
-# العنوان الرئيسي
-st.title("🤖 مساعد AI الذكي")
+# العنوان
+st.title("🦙 Llama 3.3 70B")
 st.markdown("---")
 
-# إدخال مفتاح API (الأفضل إدخاله يدويًا أو عبر secrets)
-with st.sidebar:
-    st.header("⚙️ الإعدادات")
-    api_key = st.text_input(
-        "مفتاح API الخاص بك",
-        type="password",
-        value="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",  # مفتاحك
-        help="مفتاح API من NVIDIA"
-    )
-    
-    # اختيار النموذج
-    model_options = {
-        "stepfun-ai/step-3.5-flash": "🚀 Step 3.5 Flash (سريع)",
-        "nvidia/llama-3.1-nemotron-70b-instruct": "🧠 Nemotron 70B (قوي)",
-        "meta/llama-3.3-70b-instruct": "📚 Llama 3.3 70B"
-    }
-    
-    selected_model = st.selectbox(
-        "اختر النموذج",
-        options=list(model_options.keys()),
-        format_func=lambda x: model_options[x],
-        index=0  # Step 3.5 Flash هو الافتراضي
-    )
-    
-    # إعدادات إضافية
-    temperature = st.slider(
-        "درجة الإبداع",
-        min_value=0.0,
-        max_value=1.0,
-        value=0.6,
-        step=0.1,
-        help="قيمة أعلى = إجابات أكثر إبداعاً"
-    )
-    
-    max_tokens = st.slider(
-        "الحد الأقصى للكلمات",
-        min_value=100,
-        max_value=2000,
-        value=1000,
-        step=100
-    )
-    
-    st.markdown("---")
-    st.markdown("### 📝 معلومات")
-    st.markdown(f"**النموذج الحالي:** {selected_model}")
-    st.markdown("**السرعة:** 40 طلب/دقيقة كحد أقصى")
-    
-    # زر مسح المحادثة
-    if st.button("🗑️ مسح المحادثة", use_container_width=True):
-        st.session_state.messages = [
-            {"role": "system", "content": "أنت مساعد ذكي ومفيد. أجب باللغة العربية بشكل دقيق ومفيد."}
-        ]
-        st.rerun()
-
-# التحقق من وجود المفتاح
-if not api_key or api_key == "":
-    st.warning("⚠️ الرجاء إدخال مفتاح API في الشريط الجانبي")
-    st.stop()
+# مفتاح API (ضع مفتاحك هنا مباشرة)
+API_KEY = "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"
 
 # تهيئة العميل
-@st.cache_resource
-def get_client():
-    return OpenAI(
-        base_url="https://integrate.api.nvidia.com/v1",
-        api_key=api_key
-    )
-
-try:
-    client = get_client()
-except Exception as e:
-    st.error(f"❌ فشل الاتصال بالـ API: {str(e)}")
-    st.stop()
+client = OpenAI(
+    base_url="https://integrate.api.nvidia.com/v1",
+    api_key=API_KEY
+)
 
-# تهيئة تاريخ المحادثة
+# تهيئة المحادثة
 if "messages" not in st.session_state:
-    st.session_state.messages = [
-        {"role": "system", "content": "أنت مساعد ذكي ومفيد. أجب باللغة العربية بشكل دقيق ومفيد."}
-    ]
+    st.session_state.messages = []
 
 # عرض المحادثة السابقة
-for message in st.session_state.messages:
-    if message["role"] != "system":  # لا نظهر رسالة النظام
-        with st.chat_message(message["role"]):
-            st.markdown(message["content"])
-
-# مربع إدخال الرسالة
-if prompt := st.chat_input("اكتب سؤالك هنا..."):
-    # إضافة رسالة المستخدم
+for msg in st.session_state.messages:
+    with st.chat_message(msg["role"]):
+        st.markdown(msg["content"])
+
+# مربع الإدخال
+if prompt := st.chat_input("اكتب سؤالك..."):
+    # عرض سؤال المستخدم
+    st.chat_message("user").markdown(prompt)
     st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})
-    with st.chat_message("user"):
-        st.markdown(prompt)
     
-    # إعداد رسالة المساعد
+    # رد المساعد
     with st.chat_message("assistant"):
-        message_placeholder = st.empty()
-        full_response = ""
+        msg_placeholder = st.empty()
+        full = ""
         
-        try:
-            # إظهار مؤشر التحميل
-            with st.spinner("🤔 جارٍ التفكير..."):
-                # استدعاء API
-                completion = client.chat.completions.create(
-                    model=selected_model,  # استخدام النموذج المختار
-                    messages=st.session_state.messages,
-                    temperature=temperature,
-                    max_tokens=max_tokens,
-                    stream=True
-                )
-                
-                # معالجة الـ streaming بشكل آمن
-                response_received = False
-                try:
-                    for chunk in completion:
-                        # التحقق من وجود محتوى في القطعة
-                        if (chunk.choices and 
-                            len(chunk.choices) > 0 and 
-                            hasattr(chunk.choices[0], 'delta') and 
-                            chunk.choices[0].delta and 
-                            hasattr(chunk.choices[0].delta, 'content') and 
-                            chunk.choices[0].delta.content is not None):
-                            
-                            content = chunk.choices[0].delta.content
-                            full_response += content
-                            message_placeholder.markdown(full_response + "▌")
-                            time.sleep(0.005)  # تأثير كتابي سلس
-                            response_received = True
-                            
-                except Exception as stream_error:
-                    # تسجيل الخطأ ولكن لا نوقفه
-                    print(f"⚠️ تحذير التدفق: {stream_error}")
-                
-                # بعد انتهاء التدفق، اعرض الرد الكامل
-                if full_response:
-                    message_placeholder.markdown(full_response)
-                elif not response_received:
-                    # إذا لم يتم استلام أي رد
-                    error_msg = "⚠️ لم أتمكن من الحصول على رد. قد يكون النموذج غير متاح حالياً."
-                    message_placeholder.markdown(error_msg)
-                    full_response = error_msg
+        # استدعاء API (نموذج واحد فقط: Llama 3.3 70B)
+        completion = client.chat.completions.create(
+            model="meta/llama-3.3-70b-instruct",  # ✅ النموذج الوحيد
+            messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
+            temperature=0.5,
+            stream=True
+        )
         
-        except Exception as e:
-            error_msg = f"❌ حدث خطأ: {str(e)}"
-            st.error(error_msg)
-            full_response = error_msg
-            message_placeholder.markdown(error_msg)
-    
-    # حفظ الرد في المحادثة (إذا كان هناك رد فعلي)
-    if full_response and not full_response.startswith("❌"):
-        st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": full_response})
-
-# عرض إحصائيات بسيطة في الأسفل
-st.markdown("---")
-col1, col2, col3 = st.columns(3)
-with col1:
-    st.caption(f"💬 عدد الرسائل: {len([m for m in st.session_state.messages if m['role'] != 'system'])}")
-with col2:
-    st.caption(f"🤖 النموذج: {selected_model.split('/')[-1]}")
-with col3:
-    st.caption(f"🎨 الإبداع: {temperature}")
+        # تجميع الرد
+        for chunk in completion:
+            if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
+                full += chunk.choices[0].delta.content
+                msg_placeholder.markdown(full + "▌")
+                time.sleep(0.01)
+        
+        msg_placeholder.markdown(full)
+        st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": full})