Update app.py

app.py

@@ -3,15 +3,15 @@ from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, pipeline
 
 model_name = "MahmoudIbrahim/Meta-LLama3-Instruct-Arabic"
 
+# ✅ نحمل النموذج بدون 4bit وبدون quantization (يشتغل على CPU)
 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
     model_name,
-    device_map="cpu",
-    trust_remote_code=True
+    device_map="cpu",           # تشغيل على CPU
+    trust_remote_code=True,     # للسماح بتحميل الكود الخاص بالنموذج
+    torch_dtype="float32"       # نستخدم دقة عادية تناسب CPU
 )
 
-
-
 generator = pipeline(
     "text-generation",
     model=model,
@@ -20,21 +20,18 @@ generator = pipeline(
 
 def inspire(future, value, skill):
     if not future or not value or not skill:
-        return "⚠️ رجاءً أكملي جميع الحقول."
-
+        return "⚠️ رجاءً أجيبي على جميع الحقول."
     prompt = (
         f"اكتب جملة عربية قصيرة وملهمة تصف مستقبل شخص يريد {future}، "
         f"ويؤمن بـ {value}، ويمتلك مهارة {skill}. "
-        "لتكن الجملة واضحة، إنسانية، ومليئة بالأمل."
+        "لتكن الجملة إنسانية وشاعرية ومليئة بالأمل."
     )
-
     try:
         result = generator(
             prompt,
             max_new_tokens=60,
             temperature=0.8,
-            top_p=0.9,
-            repetition_penalty=1.2
+            top_p=0.9
         )
         text = result[0]["generated_text"].strip()
         if text.startswith(prompt):
@@ -52,7 +49,7 @@ demo = gr.Interface(
     ],
     outputs=gr.Textbox(label="🌟 رؤيتك المستقبلية", lines=3),
     title="ذكاء يصمم مستقبلك بالعربية",
-    description="استخدمي هذا النموذج العربي المتقدّم ليولّد لك جملة ملهمة.",
+    description="نموذج عربي متقدّم يكتب جملة ملهمة بناءً على قيمك وأحلامك.",
     theme="soft"
 )