app.py

import streamlit as st
from sentence_transformers import SentenceTransformer

# تحميل الموديل
@st.cache_resource
def load_model():
    model = SentenceTransformer('sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2')
    return model

# واجهة الاستخدام
st.title("All-MiniLM-L6-v2 Demo")

model = load_model()

text_input = st.text_area("اكتب الجملة اللي عايز تحسب لها embeddings:")
if st.button("احسب الـ Embedding"):
    if text_input:
        embedding = model.encode(text_input)
        st.write("الـ Embedding vector:")
        st.write(embedding)
        st.write(f"الحجم: {len(embedding)}")
    else:
        st.warning("من فضلك اكتب جملة أول!")