updatE

README.md

@@ -1,24 +1,53 @@
 ---
-title: GPT-OSS-20B Chat Assistant
+title: TechSolutions Customer Support - Alex Assistant
 emoji: 🤖
 colorFrom: blue
-colorTo: indigo
+colorTo: green
 sdk: gradio
 sdk_version: 5.42.0
 app_file: app.py
 pinned: false
-hf_oauth: true
-hf_oauth_scopes:
-- inference-api
 models:
-- unsloth/gpt-oss-20b-unsloth-bnb-4bit
+- anaspro/iraqi-7b
 tags:
-- gpt-oss
-- reasoning
-- chat
+- customer-support
 - arabic
+- chatbot
+- iraqi-dialect
+- tech-support
+- multilingual
 ---
 
-A powerful chatbot powered by GPT-OSS-20B (OpenAI's open-weight reasoning model) with 4-bit quantization for efficient inference. Features advanced reasoning capabilities, tool use, and supports Arabic language conversations.
+مساعد خدمة عملاء ذكي لشركة TechSolutions يدعم اللغة العربية والإنجليزية.
 
-Built with [Gradio](https://gradio.app) and deployed on Hugging Face Spaces for easy access.
+🚀 **المميزات:**
+- 🌐 دعم ثنائي اللغة (عربي وإنجليزي)
+- 💬 لهجة محادثة طبيعية بالعراقية
+- 🔧 دعم فني واستكشاف الأخطاء
+- 📋 معلومات الخدمات والإرشاد
+- 🎯 مدعوم بـ موديل ذكي مع تحسينات الأداء
+
+📞 احجي مع أليكس لحل مشاكلك التقنية، استفسر عن الخدمات، أو احصل على معلومات المنتجات.
+
+## 🚀 كيفية النشر على Hugging Face Spaces ZeroGPU
+
+1. **إنشاء Space جديد:**
+   - اذهب إلى [Hugging Face Spaces](https://huggingface.co/spaces)
+   - اضغط "Create new Space"
+   - اختر اسم مناسب (مثل: TechSolutions-Support)
+   - اختر "Gradio" كـ SDK
+   - اختر "ZeroGPU" كـ Hardware
+
+2. **رفع الملفات:**
+   - ارفع `app.py`, `requirements.txt`, `README.md`, `system_prompt.txt`
+   - تأكد من أن `app.py` هو الملف الرئيسي
+
+3. **إعدادات البيئة:**
+   - اذهب إلى Settings → Variables and secrets
+   - أضف `HF_TOKEN` إذا كنت تحتاج token للوصول للمودل
+
+4. **تشغيل Space:**
+   - اضغط "Restart this space" لإعادة التشغيل
+   - سيعمل التطبيق تلقائياً على ZeroGPU
+
+Built with [Gradio](https://gradio.app) and deployed on Hugging Face Spaces ZeroGPU.

app.py

@@ -34,8 +34,23 @@ 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)
+# تحميل المودل مع تحسينات لـ ZeroGPU
+print("جاري تحميل المودل...")
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
+    model_path,
+    token=hf_token,
+    trust_remote_code=True
+)
+
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+    model_path,
+    device_map="auto",
+    trust_remote_code=True,
+    token=hf_token,
+    torch_dtype=torch.float16 if device == "cuda" else torch.float32,
+    low_cpu_mem_usage=True
+)
+print("تم تحميل المودل بنجاح!")
 
 if tokenizer.pad_token is None:
     tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token

requirements.txt

@@ -1,10 +1,10 @@
-gradio
-spaces
-huggingface-hub
-transformers
-accelerate
-torch
-bitsandbytes
-hf-transfer
-sentencepiece
-protobuf
+gradio>=4.0.0
+spaces[huggingface]>=0.28.0
+huggingface-hub>=0.20.0
+transformers>=4.35.0
+accelerate>=0.25.0
+torch>=2.1.0
+bitsandbytes>=0.41.0
+hf-transfer>=0.1.4
+sentencepiece>=0.1.99
+protobuf>=4.21.0

test_deployment.py

@@ -0,0 +1,77 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""
+اختبار سريع للتأكد من أن التطبيق يعمل قبل النشر
+"""
+
+import sys
+import os
+
+def test_imports():
+    """اختبار الاستيراد"""
+    try:
+        import torch
+        import gradio as gr
+        import spaces
+        from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
+        print("✅ جميع الاستيرادات نجحت")
+        return True
+    except ImportError as e:
+        print(f"❌ خطأ في الاستيراد: {e}")
+        return False
+
+def test_model_loading():
+    """اختبار تحميل المودل"""
+    try:
+        from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
+        import torch
+
+        model_path = "anaspro/iraqi-7b"
+        hf_token = os.getenv("HF_TOKEN")
+
+        print("🔄 جاري تحميل المودل للاختبار...")
+
+        # تحميل سريع للاختبار فقط
+        tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
+            model_path,
+            token=hf_token,
+            trust_remote_code=True
+        )
+
+        # تحميل المودل على CPU فقط للاختبار
+        model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+            model_path,
+            device_map="cpu",  # استخدام CPU للاختبار فقط
+            trust_remote_code=True,
+            token=hf_token,
+            torch_dtype=torch.float32,
+            low_cpu_mem_usage=True
+        )
+
+        print("✅ تحميل المودل نجح")
+        return True
+
+    except Exception as e:
+        print(f"❌ خطأ في تحميل المودل: {e}")
+        return False
+
+def main():
+    print("🚀 اختبار النشر على Hugging Face ZeroGPU")
+    print("=" * 50)
+
+    # اختبار الاستيراد
+    if not test_imports():
+        sys.exit(1)
+
+    # اختبار تحميل المودل
+    if not test_model_loading():
+        sys.exit(1)
+
+    print("\n🎉 جميع الاختبارات نجحت! التطبيق جاهز للنشر")
+    print("\n📋 الملفات المطلوبة للنشر:")
+    print("- app.py")
+    print("- requirements.txt")
+    print("- README.md")
+    print("- system_prompt.txt")
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()