Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,36 @@
+import gradio as gr
+from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
+import random
+
+# تحميل النموذج والتوكنيزر
+tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("aubmindlab/aragpt2-medium")
+model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("aubmindlab/aragpt2-medium")
+
+# الحروف المقطعة
+harf_muqattaat = ['أ', 'ل', 'م', 'ص', 'ر', 'ك', 'ه', 'ي', 'ع', 'ط', 'س', 'ح', 'ق', 'ن']
+
+# وظيفة لتوليد كلمات باستخدام الحروف المقطعة
+def generate_words_from_muqattaat():
+    # اختيار عدد عشوائي للحروف في الجملة
+    length = random.randint(2, len(harf_muqattaat))  # اختيار طول عشوائي بين 2 وطول القائمة
+    # اختيار مجموعة عشوائية من الحروف بدون تكرار
+    random.shuffle(harf_muqattaat)
+    # تكوين الجملة العشوائية من الحروف المقطعة
+    input_text = ''.join(harf_muqattaat[:length])
+    
+    # تحويل الجملة إلى توكنات
+    inputs = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")
+    
+    # توليد النص باستخدام النموذج
+    outputs = model.generate(inputs, max_length=20, num_return_sequences=1, no_repeat_ngram_size=2)
+    
+    # فك ترميز النصوص إلى العربية
+    generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
+    
+    return generated_text
+
+# إنشاء واجهة Gradio
+iface = gr.Interface(fn=generate_words_from_muqattaat, inputs=None, outputs="text", title="توليد كلمات عربية باستخدام الحروف المقطعة")
+
+# تشغيل التطبيق
+iface.launch()