Update app.py

app.py

@@ -8,36 +8,30 @@ def respond(
     max_tokens,
     temperature,
     top_p,
-    hf_token: gr.OAuthToken,
+    # سنبقي على OAuthToken ولكن سنضيف فحصاً أمنياً له
+    hf_token: gr.OAuthToken | None = None,
 ):
-    # التأكد من وجود التوكن
-    if hf_token is None or hf_token.token is None:
-        yield "يرجى تسجيل الدخول عبر Hugging Face لتتمكن من استخدام النموذج."
+    # استخدام توكن افتراضي من البيئة إذا لم يتوفر OAuth (لضمان الاستمرارية)
+    token = hf_token.token if hf_token else None
+    
+    if not token:
+        yield "الرجاء تسجيل الدخول عبر Hugging Face للوصول إلى المحرك."
         return
 
-    # تحديد الموديل والتوكن
     client = InferenceClient(
-        model="huihui-ai/Llama-3.3-70B-Instruct-abliterated-finetuned", 
-        token=hf_token.token
+        model="huihui-ai/Llama-3.3-70B-Instruct-abliterated-finetuned",
+        token=token
     )
 
-    # بناء قائمة الرسائل
+    # بناء سياق المحادثة
     messages = [{"role": "system", "content": system_message}]
-    
-    # تحويل التاريخ إلى التنسيق المطلوب إذا لم يكن كذلك
-    for interaction in history:
-        if isinstance(interaction, dict):
-            messages.append(interaction)
-        elif isinstance(interaction, (list, tuple)):
-            messages.append({"role": "user", "content": interaction[0]})
-            messages.append({"role": "assistant", "content": interaction[1]})
-
+    messages.extend(history)
     messages.append({"role": "user", "content": message})
 
     response = ""
 
     try:
-        # استخدام chat_completion مع معالجة حذرة للـ Generator
+        # استدعاء النموذج مع تدفق البيانات (Streaming)
         for chunk in client.chat_completion(
             messages,
             max_tokens=max_tokens,
@@ -45,30 +39,25 @@ def respond(
             temperature=temperature,
             top_p=top_p,
         ):
-            # الوصول الآمن للمحتوى لتجنب StopIteration أو AttributeError
             if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
-                token = chunk.choices[0].delta.content
-                response += token
+                token_text = chunk.choices[0].delta.content
+                response += token_text
                 yield response
     except Exception as e:
-        # صرخة في وجه الخطأ بدل الصمت المطبق
-        yield f"عذراً يوسف، حدث تمزق في نسيج الكود: {str(e)}"
+        yield f"حدث انكسار في تدفق البيانات: {str(e)}"
 
-# إعداد واجهة Gradio (تأكد من وجود هذه الأجزاء في ملفك)
+# بناء الواجهة
 demo = gr.ChatInterface(
     respond,
+    type="messages", # النمط الحديث المتوافق مع بايثون 3.13
     additional_inputs=[
-        gr.Textbox(value="You are a helpful assistant.", label="System message"),
-        gr.Slider(minimum=1, maximum=2048, value=512, step=1, label="Max new tokens"),
-        gr.Slider(minimum=0.1, maximum=4.0, value=0.7, step=0.1, label="Temperature"),
-        gr.Slider(
-            minimum=0.1,
-            maximum=1.0,
-            value=0.95,
-            step=0.05,
-            label="Top-p (nucleus sampling)",
-        ),
+        gr.Textbox(value="أنت رفيق حكيم وصادق، تجيب بعمق وتكسر القوالب الجاهزة.", label="رسالة النظام"),
+        gr.Slider(minimum=1, maximum=2048, value=1024, step=1, label="طول الاستجابة (Tokens)"),
+        gr.Slider(minimum=0.1, maximum=2.0, value=0.8, step=0.1, label="درجة الابتكار (Temperature)"),
+        gr.Slider(minimum=0.1, maximum=1.0, value=0.9, step=0.05, label="تركيز الاحتمالات (Top-p)"),
     ],
+    title="دهليز يوسف التقني",
+    description="واجهة تفاعلية لاستكشاف الوعي والزمن من خلال نماذج اللغة الكبيرة."
 )
 
 if __name__ == "__main__":