Upload app.py with huggingface_hub

app.py

@@ -1,84 +1,65 @@
-# ==============================================================================
-#  الخطوة 8 (الأخيرة): إطلاق تطبيق Gradio بشكل دائم
-# ==============================================================================
-from huggingface_hub import HfApi, HfFolder, create_repo, notebook_login
-import os
-
-# --- 8.1: الإعدادات ---
-# المستودع الذي أنشأناه للمشروع
-REPO_ID = "alomari7/Okaz-NLP-Project" 
-# المودل الذي أنشأناه
-MODEL_ID = "alomari7/ara-bert-okaz-style"
-
-print(f"🚀 جاري تجهيز التطبيق ليتم إطلاقه على: https://huggingface.co/spaces/{REPO_ID}")
 
-# --- 8.2: كتابة كود التطبيق (app.py) ---
-print("✍️ جاري كتابة ملف app.py...")
-
-# هذا هو نفس الكود الذي جربناه، ولكنه بتنسيق ملف بايثون
-APP_PY_CONTENT = f"""
 import gradio as gr
 from transformers import pipeline
 import os
 
 # --- 1. تحميل المودل الخاص بك من الهَب ---
-# (سيقوم Hugging Face Spaces بتحميله تلقائياً)
 try:
     fill_mask_pipeline = pipeline(
         "fill-mask",
-        model="{MODEL_ID}",
-        tokenizer="{MODEL_ID}"
+        model="alomari7/ara-bert-okaz-style",
+        tokenizer="alomari7/ara-bert-okaz-style"
     )
     print("✅ تم تحميل المودل بنجاح!")
 except Exception as e:
-    print(f"❌ خطأ فادح أثناء تحميل المودل: {e}")
-    # إذا فشل تحميل المودل، سيعرض التطبيق رسالة الخطأ
+    # [تم التعديل] طباعة الخطأ قبل رفع Gr.Error
+    print(f"❌ خطأ فادح أثناء تحميل المودل: {e}") # This line uses 'e'
     raise gr.Error(f"فشل تحميل المودل: {e}. يرجى مراجعة سجلات Space.")
 
 # --- 2. تعريف دالة التنبؤ ---
 def predict_okaz_style(sentence):
     if "[MASK]" not in sentence:
         return "❌ خطأ: لم أجد الكلمة [MASK] في الجملة. الرجاء إضافتها (بحروف كبيرة)."
-    
+
     try:
         predictions = fill_mask_pipeline(sentence)
-        
-        output = f"الجملة المدخلة: {sentence}\\n"
-        output += "=========================\\n"
-        output += "✨ أفضل 5 تخمينات للمودل:\\n"
-        output += "=========================\\n"
-        
+
+        output = f"الجملة المدخلة: {sentence}\n"
+        output += "=========================\n"
+        output += "✨ أفضل 5 تخمينات للمودل:\n"
+        output += "=========================\n"
+
         for pred in predictions:
             token_str = pred['token_str']
             score = pred['score']
-            full_sentence = pred['sequence'] 
-            
-            output += f"التخمين: {token_str} (الثقة: {score:.2%})\\n"
-            output += f"  👈 {full_sentence}\\n\\n"
-        
+            full_sentence = pred['sequence']
+
+            output += f"التخمين: {token_str} (الثقة: {score:.2%})\n"
+            output += f"  👈 {full_sentence}\n\n"
+
         return output
-    
+
     except Exception as e:
         return f"❌ حدث خطأ داخلي أثناء المعالجة: {e}"
 
 # --- 3. إطلاق واجهة Gradio ---
-with gr.Blocks() as demo:
+with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as demo:
     gr.Markdown(
-        \"\"\"
+        """
         # 🤖 متنبئ الكلمات بأسلوب عكاظ
         هذا تطبيق ويب لتجربة المودل (alomari7/ara-bert-okaz-style) الذي تم تدريبه على 143 مقالاً من صحيفة عكاظ.
         اكتب جملة واستخدم `[MASK]` (بحروف كبيرة) مكان الكلمة التي تريد من المودل تخمينها.
-        \"\"\"
+        """
     )
     with gr.Column():
         input_text = gr.Textbox(
-            label="أدخل جملة بأسلوب (عكاظ)", 
+            label="أدخل جملة بأسلوب (عكاظ)",
             placeholder="مثال: أكد وزير [MASK] أن المشروع يسير وفق الخطة.",
             lines=3
         )
         output_text = gr.Textbox(label="نتيجة التخمين", lines=15)
         submit_btn = gr.Button("🚀 خمن الكلمة")
-        
+
     gr.Examples(
         examples=[
             ["أكد وزير [MASK] أن المشروع يسير وفق الخطة."],
@@ -87,61 +68,8 @@ with gr.Blocks() as demo:
         ],
         inputs=input_text
     )
-    
+
     submit_btn.click(fn=predict_okaz_style, inputs=input_text, outputs=output_text)
 
 # إطلاق التطبيق
 demo.launch()
-"""
-
-# كتابة المحتوى إلى ملف محلي
-with open("app.py", "w", encoding="utf-8") as f:
-    f.write(APP_PY_CONTENT)
-print("✅ تم إنشاء ملف app.py بنجاح.")
-
-# --- 8.3: كتابة ملف المكتبات (requirements.txt) ---
-print("✍️ جاري كتابة ملف requirements.txt...")
-REQUIREMENTS_CONTENT = """
-torch
-transformers
-gradio
-"""
-with open("requirements.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
-    f.write(REQUIREMENTS_CONTENT)
-print("✅ تم إنشاء ملف requirements.txt بنجاح.")
-
-# --- 8.4: تسجيل الدخول (للتأكيد) ورفع الملفات ---
-print("\n🔑 تسجيل الدخول إلى Hugging Face (استخدم نفس الرمز)...")
-notebook_login()
-
-print("\n🚀 جاري رفع ملفات التطبيق (app.py و requirements.txt) إلى مشروعك...")
-try:
-    api = HfApi()
-    
-    # رفع ملف التطبيق
-    api.upload_file(
-        path_or_fileobj="app.py",
-        path_in_repo="app.py",
-        repo_id=REPO_ID,
-        repo_type="space"
-    )
-    print("✅ تم رفع app.py.")
-
-    # رفع ملف المكتبات
-    api.upload_file(
-        path_or_fileobj="requirements.txt",
-        path_in_repo="requirements.txt",
-        repo_id=REPO_ID,
-        repo_type="space"
-    )
-    print("✅ تم رفع requirements.txt.")
-    
-    print("\n" + "="*50)
-    print(f"🎉🎉🎉 اكتمل إطلاق المشروع! 🎉🎉🎉")
-    print(f"ستقوم منصة Hugging Face الآن بـ 'بناء' تطبيقك. قد يستغرق هذا 5 دقائق.")
-    print(f"يمكنك مشاهدة عملية البناء ومتابعة تطبيقك وهو يعمل على الرابط الدائم:")
-    print(f"🔗 https://huggingface.co/spaces/{REPO_ID}")
-    print("="*50)
-    
-except Exception as e:
-    print(f"❌ حدث خطأ أثناء الرفع: {e}")