Update app.py

app.py

@@ -1,10 +1,10 @@
 import gradio as gr
 from transformers import pipeline
 
-# اسم النموذج المفتوح المصدر من Hugging Face
+# نموذج خفيف ومتوافق مع البيئات المجانية
 MODEL_NAME = "google/flan-t5-base"
 
-# تهيئة بايبلاين التوليد
+# تهيئة الـ pipeline
 generator = pipeline(
     task="text2text-generation",
     model=MODEL_NAME,
@@ -12,14 +12,13 @@ generator = pipeline(
 )
 
 def inspire_free(future, value, skill):
-    # التحقق من المدخلات
     if not future or not value or not skill:
         return "⚠️ رجاءً أجب على جميع الأسئلة الثلاثة أولاً."
 
     prompt = (
         f"اكتب عبارة عربية قصيرة وملهمة تصف مستقبل شخص يريد {future}، "
         f"ويؤمن بـ {value}، ويمتلك مهارة {skill}. "
-        "اجعلها شاعرية، إيجابية، وتمنح الأمل، بدون ترجمة للإنجليزية."
+        "لتكن شاعرية، إيجابية، وتبعث الأمل دون أي ترجمة للإنجليزية."
     )
 
     try:
@@ -27,13 +26,11 @@ def inspire_free(future, value, skill):
             prompt,
             max_length=120,
             num_return_sequences=1,
-            clean_up_tokenization_spaces=True,
-            return_full_text=False
+            clean_up_tokenization_spaces=True
         )
 
-        # التأكد من أن النتيجة موجودة
         if not outputs or "generated_text" not in outputs[0]:
-            return "✨ النموذج ما رجّع نص هذه المرة، جرّبي مرة أخرى أو عدّلي إجاباتك."
+            return "✨ النموذج ما رجّع نص هذه المرة، جرّبي مرة أخرى."
 
         text = outputs[0]["generated_text"].strip()
         if not text:
@@ -41,7 +38,6 @@ def inspire_free(future, value, skill):
         return text
 
     except Exception as e:
-        # إظهار الخطأ يساعدك في تصحيح بيئة التشغيل
         return f"⚠️ حدث خطأ أثناء التوليد: {e}"
 
 demo = gr.Interface(