Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,76 @@
+import gradio as gr
+import torch
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+import os
+
+# --- 1. إعدادات النموذج ---
+# اسم النموذج الذي سنستخدمه
+MODEL_ID = "google/gemma-3-4b-it"
+
+# --- 2. تهيئة النموذج والتوكنايزر (يتم التحميل مرة واحدة فقط) ---
+def load_model():
+    """تحميل نموذج Gemma 3 4B المكمم والمحسّن للتشغيل على Hugging Face Space."""
+    try:
+        # تحديد جهاز التشغيل: يختار GPU إذا كان متاحًا، وإلا فـ CPU
+        device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
+        print(f"✅ سيتم تشغيل النموذج على: {device}")
+
+        # التكميم 4-bit ضروري جداً لتقليل استهلاك الذاكرة
+        # هذا يسمح للنموذج بالعمل ضمن الموارد المتاحة في الطبقة المجانية
+        model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+            MODEL_ID,
+            torch_dtype=torch.bfloat16,
+            load_in_4bit=True,  
+            device_map="auto" 
+        ).to(device)
+        
+        tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_ID)
+        
+        return model, tokenizer, device
+    
+    except Exception as e:
+        print(f"❌ فشل تحميل نموذج Gemma 3 4B: {e}")
+        # رسالة للمطور إذا لم يتم التحميل
+        return None, None, None
+
+# تحميل النموذج عند بدء تشغيل الـ Space
+model, tokenizer, device = load_model()
+
+# --- 3. وظيفة المحادثة الأساسية لـ AnesAI ---
+def anesai_chat(message, history):
+    """المنطق الأساسي لمحرك AnesAI - يستخدم لتوليد الردود النصية."""
+    
+    if model is None:
+        return "عذراً، لم يتم تحميل نموذج الذكاء الاصطناعي بنجاح. يرجى مراجعة سجل الـ Space."
+        
+    # بناء سياق المحادثة (للحفاظ على الذاكرة)
+    chat_history = ""
+    for user_msg, ai_msg in history:
+        chat_history += f"المستخدم: {user_msg}\nAnesAI: {ai_msg}\n"
+        
+    final_prompt = f"{chat_history}المستخدم: {message}\nAnesAI:"
+
+    input_ids = tokenizer(final_prompt, return_tensors="pt").to(device)
+
+    # توليد الرد
+    with torch.no_grad():
+        output_tokens = model.generate(
+            **input_ids,
+            max_new_tokens=256,
+            do_sample=True,
+            temperature=0.7 
+        )
+    
+    output_text = tokenizer.decode(output_tokens[0], skip_special_tokens=True)
+    
+    # استخلاص الرد الجديد فقط
+    response = output_text.split("AnesAI:")[-1].strip()
+    
+    return response
+
+# --- 4. واجهة Gradio التفاعلية ---
+gr.ChatInterface(
+    anesai_chat, 
+    title="AnesAI Chatbot (Gemma 3 4B)",
+    description="تحدث مع محرك AnesAI. (النسخة الأولية تعمل على موارد Hugging Face المجانية)."
+).launch()