Upload 2 files

api.py

@@ -0,0 +1,92 @@
+import os
+import zipfile
+import gdown
+import torch
+from fastapi import FastAPI, HTTPException
+from pydantic import BaseModel
+from transformers import AutoTokenizer, MT5ForConditionalGeneration
+import uvicorn
+
+# 1. إعداد الروابط والمسارات
+# ضعي الـ ID الخاص بالملف المضغوط هنا (يستخرج من رابط المشاركة)
+DRIVE_FILE_ID = "ضعي_معرف_الملف_هنا" 
+ZIP_PATH = "./model.zip"
+MODEL_PATH = "./saved_openie_model"
+
+# 2. دالة لتحميل وفك ضغط النموذج إذا لم يكن موجوداً
+def download_and_extract_model():
+    if not os.path.exists(MODEL_PATH) or not os.listdir(MODEL_PATH):
+        print("جاري تحميل النموذج من Google Drive...")
+        
+        url = f"https://drive.google.com/uc?id=1MZHAeCaQAyyfi6b2Dh3V_JCdTe8fTVmP"
+        # تحميل الملف
+        gdown.download(url, ZIP_PATH, quiet=False)
+        
+        print("جاري فك ضغط النموذج...")
+        with zipfile.ZipFile(ZIP_PATH, 'r') as zip_ref:
+            # استخراج الملفات في الدليل الحالي (يُفترض أن الملف المضغوط يحتوي على مجلد saved_openie_model)
+            zip_ref.extractall(".")
+        
+        # اختيارياً: حذف الملف المضغوط لتوفير المساحة على الخادم
+        if os.path.exists(ZIP_PATH):
+            os.remove(ZIP_PATH)
+            
+        print(" تم تجهيز النموذج محلياً بنجاح!")
+    else:
+        print(" النموذج موجود مسبقاً، تخطي مرحلة التحميل.")
+
+# تشغيل دالة التحميل قبل أي شيء آخر
+download_and_extract_model()
+
+# 3. إعداد تطبيق FastAPI
+app = FastAPI(title="mT5 Relation Extraction API", version="1.0")
+device = torch.device("cpu")
+
+# 4. تحميل النموذج والمُرمّز في الذاكرة
+print(" جاري تحميل النموذج والمُرمّز في الذاكرة...")
+try:
+    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_PATH)
+    model = MT5ForConditionalGeneration.from_pretrained(MODEL_PATH)
+    model.to(device)
+    model.eval() # وضع الاستنتاج
+    print("تم تحميل النموذج بنجاح! الخادم جاهز لاستقبال الطلبات.")
+except Exception as e:
+    print(f" حدث خطأ أثناء تحميل النموذج: {e}")
+
+# 5. تعريف شكل البيانات المستقبلة
+class RelationRequest(BaseModel):
+    text: str
+
+# 6. نقطة النهاية (Endpoint) لاستقبال الطلبات
+@app.post("/extract_relation")
+async def extract_relation_api(request: RelationRequest):
+    try:
+        prompt = "استخراج العلاقة: " + request.text 
+        
+        inputs = tokenizer(
+            prompt, 
+            return_tensors="pt", 
+            max_length=64, 
+            padding="max_length", 
+            truncation=True
+        )
+        
+        with torch.no_grad():
+            outputs = model.generate(
+                input_ids=inputs["input_ids"].to(device),
+                attention_mask=inputs["attention_mask"].to(device),
+                max_new_tokens=15,    
+                num_beams=3,          
+                early_stopping=True
+            )
+        
+        predicted_relation = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True).strip()
+        
+        return {"relation": predicted_relation}
+    
+    except Exception as e:
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))
+
+if __name__ == "__main__":
+
+    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=7860)

requirements.txt

@@ -0,0 +1,108 @@
+annotated-doc==0.0.5
+annotated-types==0.7.0
+anyio==4.12.1
+asttokens==3.0.2
+beautifulsoup4==4.15.0
+cachetools==6.0.0
+camel-kenlm==2025.9.16
+camel_tools==1.5.7
+certifi==2026.7.22
+cffi==2.0.0
+charset-normalizer==3.4.9
+click==8.1.8
+contourpy==1.3.0
+cryptography==50.0.0
+cycler==0.12.1
+decorator==5.3.1
+dill==0.4.1
+docopt==0.6.2
+editdistance==0.8.1
+emoji==2.15.0
+exceptiongroup==1.3.1
+executing==2.2.1
+fastapi==0.128.8
+filelock==3.19.1
+fonttools==4.60.2
+fsspec==2025.10.0
+future==1.0.0
+gdown==5.2.2
+google-ai-generativelanguage==0.6.15
+google-api-core==2.30.3
+google-api-python-client==2.198.0
+google-auth==2.50.0
+google-auth-httplib2==0.3.1
+google-generativeai==0.8.6
+googleapis-common-protos==1.75.0
+grpcio==1.80.0
+grpcio-status==1.71.2
+h11==0.16.0
+hf-xet==1.5.2
+httplib2==0.32.0
+huggingface_hub==0.36.2
+idna==3.18
+importlib_resources==6.5.2
+ipython==8.18.1
+jedi==0.19.2
+Jinja2==3.1.6
+joblib==1.5.3
+kiwisolver==1.4.7
+MarkupSafe==3.0.3
+matplotlib==3.9.4
+matplotlib-inline==0.2.2
+mpmath==1.3.0
+muddler==0.1.3
+networkx==3.2.1
+nltk==3.9.2
+numpy==1.26.4
+packaging==26.2
+pandas==2.3.3
+parso==0.8.7
+pexpect==4.9.0
+pillow==11.3.0
+prompt_toolkit==3.0.52
+proto-plus==1.27.2
+protobuf==5.29.6
+ptyprocess==0.7.0
+pure_eval==0.2.3
+pyasn1==0.6.4
+pyasn1_modules==0.4.2
+pycparser==2.23
+pydantic==2.13.4
+pydantic_core==2.46.4
+Pygments==2.20.0
+pyparsing==3.3.2
+pyrsistent==0.20.0
+PySocks==1.7.1
+python-dateutil==2.9.0.post0
+pytz==2026.3.post1
+PyYAML==6.0.3
+regex==2026.1.15
+requests==2.32.5
+safetensors==0.7.0
+scikit-learn==1.6.1
+scipy==1.13.1
+sentencepiece==0.2.2
+six==1.17.0
+sklearn==0.0
+soupsieve==2.8.4
+stack-data==0.6.3
+stanza==1.11.0
+starlette==0.49.3
+sympy==1.14.0
+tabulate==0.9.0
+threadpoolctl==3.6.0
+tiktoken==0.13.0
+tokenizers==0.19.1
+tomli==2.4.1
+torch==2.8.0
+tqdm==4.70.0
+traitlets==5.15.1
+transformers==4.43.4
+typing-inspection==0.4.2
+typing_extensions==4.16.0
+tzdata==2026.3
+uritemplate==4.2.0
+urllib3==2.6.3
+uvicorn==0.39.0
+wcwidth==0.8.2
+zipp==3.23.1