Update app.py

app.py

@@ -1,17 +1,33 @@
 import gradio as gr
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
+import torch
 
-# Define your function
-def greet(name):
-    return f"Hello, {name}! 👋"
+# Load model and tokenizer from Hugging Face Hub
+model_name = "YOUR_USERNAME/hebrew-intent-classifier"
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
+model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
 
-# Create the Gradio interface
+# Define intent labels (adjust to match your model's output)
+intent_labels = ["שכחת סיסמה", "ביטול מנוי", "שאלה כללית", "תמיכה טכנית"]
+
+def classify_intent(text):
+    inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True)
+    with torch.no_grad():
+        outputs = model(**inputs)
+        probs = torch.nn.functional.softmax(outputs.logits, dim=-1)
+        top_prob, top_label = torch.max(probs, dim=1)
+        intent = intent_labels[top_label.item()]
+        confidence = top_prob.item()
+    return f"כוונה: {intent}\nרמת ביטחון: {confidence:.2f}"
+
+# Build Gradio interface
 demo = gr.Interface(
-    fn=greet,
-    inputs=gr.Textbox(label="Enter your Name:"),
-    outputs=gr.Textbox(label="Greeting"),
-    title="Simple Greeting App",
-    description="Type your name and get a friendly hello!"
+    fn=classify_intent,
+    inputs=gr.Textbox(label="הקלד שאלה בעברית", placeholder="לדוגמה: שכחתי את הסיסמה שלי"),
+    outputs=gr.Textbox(label="תוצאה"),
+    title="🔍 מסווג כוונות בעברית",
+    description="מודל לזיהוי כוונות בשפה העברית. הקלד שאלה וראה את הכוונה המשוערת.",
+    theme="soft"
 )
 
-# Launch the app
 demo.launch()