Update app.py

app.py

@@ -2,7 +2,8 @@ import gradio as gr
 import re
 import os
 import torch
-from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
+# 🎯 التعديل الحاسم: استدعاء المترجم الصريح لمعمارية بيرت لكسر التعليق التقني
+from transformers import BertTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
 
 # استدعاء معالج التنظيف الرسمي لـ AraBERT الخاص بكِ
 from arabert.preprocess import ArabertPreprocessor
@@ -14,10 +15,10 @@ MODEL_NAME = "aubmindlab/bert-base-arabertv02-twitter"
 # سحب المفتاح السري تلقائياً وبأعلى درجات الأمان السيبراني
 HF_TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN")
 
-print("🔄 Initializing ChildShield secure environment with standard stable tokenizer...")
+print("🔄 Instantiating explicit BertTokenizer to force green deployment...")
 
-# 🎯 السطر الذهبي المصلح للخطأ: تحويل use_fast إلى False لإجبار السيرفر على الاستقرار
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_REPO, token=HF_TOKEN, use_fast=False)
+# 🎯 السطر الملكي المصلح: استخدام BertTokenizer من المستودع الأصلي المفتوح لتفادي تعليق الملف الخاص
+tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)
 model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(MODEL_REPO, token=HF_TOKEN)
 model.eval()
 
@@ -81,7 +82,7 @@ def predict_safety_api(text):
             outputs = model(**inputs)
             
         probs = torch.softmax(outputs.logits, dim=-1).flatten().tolist()
-        unsafe_p = float(probs) 
+        unsafe_p = float(probs[1]) # 🎯 التأكيد الصارم على قراءة معامل الحظر الفعلي
         
         if unsafe_p > 0.50:
             is_blocked = True
@@ -103,4 +104,3 @@ interface = gr.Interface(
 
 if __name__ == "__main__":
     interface.launch()
-