app.py

import gradio as gr
from transformers import AutoProcessor, Kosmos2ForConditionalGeneration
from PIL import Image
import io

# 📦 تحميل المعالج والنموذج
processor = AutoProcessor.from_pretrained("microsoft/kosmos-2-patch14-224")
model = Kosmos2ForConditionalGeneration.from_pretrained("microsoft/kosmos-2-patch14-224")

# 💬 تعليمات الذكاء الاصطناعي لتكون خبير تداول
SYSTEM_PROMPT = """
You are a professional technical analyst with 10 years of experience in financial markets.
Analyze the chart provided and answer the following:

1. What is the current trend? (Uptrend / Downtrend / Sideways)
2. Are there any key support/resistance levels?
3. What technical indicators do you see? (RSI, MACD, Bollinger Bands...)
4. Suggest a trade idea: Entry point, Stop Loss, Take Profit
5. Timeframe and Risk/Reward ratio
6. Strategy name and explanation

Answer in Arabic in a professional tone.
"""

def analyze_chart(image):
    if image is None:
        return "❌ لم يتم تحميل أي صورة."

    try:
        # تحويل الصورة إلى RGB
        img = image.convert("RGB")

        # دمج التعليمات مع الصورة
        prompt = f"{SYSTEM_PROMPT}\nQuestion: ما هو تحليل هذه الصورة؟\nAnswer:"

        # المعالجة
        inputs = processor(images=img, text=prompt, return_tensors="pt")

        # التوليد
        generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=256)
        response = processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=False)[0]
        response = processor.tokenizer.decode(processor.tokenizer.encode(response.split("Answer:")[-1].strip()))

        return response

    except Exception as e:
        return f"❌ حدث خطأ أثناء التحليل:\n{str(e)}"

# 🖥️ واجهة Gradio
interface = gr.Interface(
    fn=analyze_chart,
    inputs=gr.Image(type="pil", label="تحميل مخطط التداول"),
    outputs=gr.Markdown(label="تحليل الذكاء الاصطناعي"),
    title="🤖 منصة تحليل التداول الذكية (نسخة مجانية)",
    description="استخدم الذكاء الاصطناعي المحلي لتحليل مخططات التداول وإعطاء تحليل احترافي.",
    theme="default",
)

if __name__ == "__main__":
    interface.launch()