File size: 7,862 Bytes
a5933da
 
431107d
8af3913
a5933da
40db06d
 
64854b8
5c40a76
 
 
 
3af4c76
5c40a76
3af4c76
5c40a76
 
 
3d7e499
a5933da
 
8a88ae1
 
 
 
 
 
 
 
 
431107d
 
 
40db06d
a5933da
 
8af3913
a5933da
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
9337f03
eef2265
 
 
 
 
 
 
fbd6279
eef2265
40db06d
a5933da
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
467c309
84f8e84
a5933da
 
 
 
 
 
 
daf6e69
 
e729685
a5933da
e729685
 
a5933da
 
 
 
 
 
 
 
 
e729685
 
a5933da
 
 
 
 
 
 
 
8a6b1b9
a5933da
 
 
 
 
 
 
 
 
 
8a6b1b9
9337f03
40db06d
a5933da
 
 
 
 
 
eef2265
 
 
3af4c76
8a6b1b9
 
8bda143
8a6b1b9
eef2265
 
3af4c76
 
 
 
 
eef2265
 
 
431107d
3af4c76
5c40a76
3af4c76
 
 
 
 
e729685
5c40a76
3af4c76
eef2265
 
3af4c76
 
eef2265
3af4c76
eef2265
510e121
eef2265
40db06d
 
fc6e97e
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
# -*- coding: utf-8 -*-

import os
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import gradio as gr
import spaces

# Load system prompt from file
def load_system_prompt():
    try:
        with open('system_prompt.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
            return f.read().strip()
    except FileNotFoundError:
        return "أنت مساعد ذكي مفيد."

DEFAULT_SYSTEM_PROMPT = load_system_prompt()

model_path = "inceptionai/jais-adapted-7b-chat"

# Jais chat prompts from documentation
prompt_eng = """### Instruction:Your name is 'Jais', and you are named after Jebel Jais, the highest mountain in UAE. You were made by 'Inception' in the UAE. You are a helpful, respectful, and honest assistant. Always answer as helpfully as possible, while being safe. Complete the conversation between [|Human|] and [|AI|]:
### Input: [|Human|] {Question}
[|AI|]
### Response :"""

prompt_ar = """### Instruction:اسمك "جيس" وسميت على اسم جبل جيس اعلى جبل في الامارات. تم بنائك بواسطة Inception في الإمارات. أنت مساعد مفيد ومحترم وصادق. أجب دائمًا بأكبر قدر ممكن من المساعدة، مع الحفاظ على البقاء أمناً. أكمل المحادثة بين [|Human|] و[|AI|] :
### Input:[|Human|] {Question}
[|AI|]
### Response :"""

# إذا كان فيه HF_TOKEN في البيئة
hf_token = os.getenv("HF_TOKEN")

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, token=hf_token)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, device_map="auto", trust_remote_code=True, token=hf_token)

if tokenizer.pad_token is None:
    tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token

def get_response(text, tokenizer=tokenizer, model=model):
    """نفس الدالة من documentation مع تعديل لـ chat model"""
    tokenized = tokenizer(text, return_tensors="pt")
    input_ids, attention_mask = tokenized['input_ids'].to(device), tokenized['attention_mask'].to(device)
    input_len = input_ids.shape[-1]
    generate_ids = model.generate(
        input_ids,
        attention_mask=attention_mask,
        top_p=0.9,
        temperature=0.3,
        max_length=2048,
        min_length=input_len + 4,
        repetition_penalty=1.2,
        do_sample=True,
        pad_token_id=tokenizer.pad_token_id
    )
    response = tokenizer.batch_decode(
        generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=True
    )[0]
    response = response.split("### Response :")[-1].lstrip()
    return response

def format_conversation_history(chat_history):
    messages = []
    for item in chat_history:
        role = item["role"]
        content = item["content"]
        if isinstance(content, list):
            content = content[0]["text"] if content and "text" in content[0] else str(content)
        messages.append({"role": role, "content": content})
    return messages

def detect_language(text):
    """Simple language detection - Arabic vs English"""
    arabic_chars = sum(1 for char in text if '\u0600' <= char <= '\u06FF')
    total_chars = len(text.replace(' ', ''))

    if total_chars == 0:
        return 'ar'  # default to Arabic

    arabic_ratio = arabic_chars / total_chars
    return 'ar' if arabic_ratio > 0.3 else 'en'

@spaces.GPU()
def generate_response(input_data, chat_history, max_new_tokens, temperature, top_p, top_k, repetition_penalty):
    # Detect language of the current question
    lang = detect_language(input_data)
    prompt_template = prompt_ar if lang == 'ar' else prompt_eng

    # Build conversation for Jais format
    conversation_parts = []

    # Add system prompt as part of the instruction (keep it short for Jais)
    system_instruction = "اسمك \"أليكس\" وأنت مساعد خدمة العملاء في شركة TechSolutions. مهمتك مساعدة العملاء في حل مشاكلهم مع المنتجات والإجابة عن أسئلتهم حول الخدمات. كن ودوداً وصبوراً ومحترماً. أجب بالعربية أو الإنجليزية حسب تفضيل العميل. ابدأ بالتحية وكن مباشراً في الحلول."

    # Add chat history
    if chat_history:
        for item in chat_history:
            role = item["role"]
            content = item["content"]
            if isinstance(content, list):
                content = content[0]["text"] if content and "text" in content[0] else str(content)

            if role == "user":
                conversation_parts.append(f"[|Human|] {content}")
            elif role == "assistant":
                conversation_parts.append(f"[|AI|] {content}")

    # Add current user message
    conversation_parts.append(f"[|Human|] {input_data}")
    conversation_parts.append("[|AI|]")

    # Join conversation
    conversation = "\n".join(conversation_parts)

    # Create full prompt using Jais format with our system prompt
    full_prompt = f"### Instruction:{system_instruction}\n### Input:{conversation}\n### Response :"

    try:
        # استخدام دالة get_response من documentation
        response = get_response(full_prompt)

        # استخراج الرد الجديد فقط (بعد "### Response :")
        if "### Response :" in response:
            response = response.split("### Response :")[-1].strip()

        if not response:
            response = "أهلاً! أنا أليكس مساعد خدمة العملاء. كيف أقدر أساعدك اليوم؟"

        yield response

    except Exception as e:
        print(f"Error in generate_response: {e}")
        import traceback
        print(traceback.format_exc())
        yield "أهلاً! أنا أليكس مساعد خدمة العملاء. كيف أقدر أساعدك اليوم؟"

demo = gr.ChatInterface(
    fn=generate_response,
    additional_inputs=[
        gr.Slider(label="الحد الأقصى للكلمات الجديدة", minimum=64, maximum=4096, step=1, value=2048),
        gr.Slider(label="درجة الحرارة", minimum=0.1, maximum=2.0, step=0.1, value=0.7),
        gr.Slider(label="Top-p", minimum=0.05, maximum=1.0, step=0.05, value=0.9),
        gr.Slider(label="Top-k", minimum=1, maximum=100, step=1, value=50),
        gr.Slider(label="عقوبة التكرار", minimum=1.0, maximum=2.0, step=0.05, value=1.0)
    ],
    examples=[
        [{"text": "النت عندي معطل من الصبح، تقدر تساعدني؟"}],
        [{"text": "عندي مشكلة بالاتصال بالواي فاي"}],
        [{"text": "شنو الباقات المتوفرة عندكم؟"}],
        [{"text": "كيف أعيد ضبط الجهاز؟"}],
        [{"text": "My device is not working properly"}],
    ],
    cache_examples=False,
    type="messages",
    title="دعم عملاء TechSolutions - مساعد أليكس (العراقي)",
    description="""🤖 مساعد خدمة عملاء ذكي لـ TechSolutions

✨ المميزات:
- 🌐 دعم ثنائي اللغة (عربي وإنجليزي)
- 💬 لهجة محادثة طبيعية
- 🔧 دعم فني واستكشاف الأخطاء
- 📋 معلومات الخدمات والإرشاد
- 🎯 مدعوم بـ موديل Unsloth Meta-Llama-3.1-8B-Instruct (مع تحسينات الأداء)

احجي مع أليكس لحل مشاكلك التقنية، استفسر عن الخدمات، أو احصل على معلومات المنتجات.""",
    fill_height=True,
    textbox=gr.Textbox(
        label="اكتب رسالتك هنا",
        placeholder="مثال: عندي مشكلة بالجهاز..."
    ),
    stop_btn="إيقاف التوليد",
    multimodal=False,
    theme=gr.themes.Soft()
)

if __name__ == "__main__":
    demo.launch()