Update app.py

app.py

@@ -1,28 +1,46 @@
 import gradio as gr
 from transformers import pipeline
 
-generator = pipeline("text2text-generation", model="google/flan-t5-base")
+MODEL_NAME = "ArabicNLP/mT5-base_ar"
+
+generator = pipeline(
+    task="text2text-generation",
+    model=MODEL_NAME,
+    tokenizer=MODEL_NAME
+)
+
+def inspire_arabic(future, value, skill):
+    if not future or not value or not skill:
+        return "⚠️ رجاءً أجيبي على جميع الأسئلة الثلاثة أولاً."
 
-def inspire(future, value, skill):
     prompt = (
-        f"Write a short, poetic and hopeful Arabic sentence that describes "
-        f"the future of a person who wants {future}, believes in {value}, "
-        f"and has the skill of {skill}."
+        f"اكتب جملة عربية قصيرة وملهمة تصف مستقبل شخص يريد {future}، "
+        f"ويؤمن بـ {value}، ويمتلك مهارة {skill}. "
+        "لتكن شاعرية، إيجابية، وتبعث الأمل."
     )
-    outputs = generator(prompt, max_length=100, num_return_sequences=1)
-    return outputs[0]["generated_text"].strip()
+
+    try:
+        outputs = generator(prompt, max_length=100, num_return_sequences=1)
+        text = outputs[0]["generated_text"].strip()
+        if not text:
+            return "✨ النموذج صامت هذه المرة، جرّبي كلمات مختلفة."
+        return text
+
+    except Exception as e:
+        return f"⚠️ حدث خطأ أثناء التوليد: {e}"
 
 demo = gr.Interface(
-    fn=inspire,
+    fn=inspire_arabic,
     inputs=[
         gr.Textbox(label="🎯 حلمك المستقبلي"),
         gr.Textbox(label="💡 الأثر الذي تريدين تركه"),
         gr.Textbox(label="⚙️ مهارتك المميزة"),
     ],
     outputs=gr.Textbox(label="✨ رؤيتك المستقبلية", lines=4),
-    title="ذكاء يصمم مستقبلك",
-    description="أجيبي على الأسئلة الثلاثة ودعي الذكاء يصيغ لك رؤية شاعرية لمستقبلك.",
-    theme="soft",
+    title="ذكاء يصمم مستقبلك (نموذج عربي)",
+    description="أجيبي على الأسئلة الثلاثة ودعي النموذج يصيغ لك رؤية شاعرية لمستقبلك.",
+    theme="soft"
 )
 
-demo.launch()
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch()