Update app.py

app.py

@@ -1,24 +1,36 @@
 import gradio as gr
 from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer
 
+# تحميل النموذج والتوكنايزر
 model_id = "methodya/arabic-summarizer-philosophy"
 model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_id)
 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
 
-def summarize(text, max_length=150):
+# دالة التلخيص مع المعاملات الجديدة
+def summarize(text, max_length=150, num_beams=7, length_penalty=0.8):
     inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", max_length=1024, truncation=True)
-    outputs = model.generate(**inputs, max_length=max_length)
+    outputs = model.generate(
+        **inputs,
+        max_length=max_length,
+        num_beams=num_beams,
+        length_penalty=length_penalty,
+        early_stopping=True
+    )
     return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
 
+# إعداد واجهة Gradio
 interface = gr.Interface(
     fn=summarize,
     inputs=[
-        gr.Textbox(lines=8, label="النص"),
-        gr.Slider(50, 250, value=150, label="طول الملخص")
+        gr.Textbox(lines=8, label="النص"),  # النص الأصلي
+        gr.Slider(50, 250, value=150, label="طول الملخص"),  # max_length
+        gr.Slider(1, 10, value=7, step=1, label="دقة التلخيص (num_beams)"),  # num_beams
+        gr.Slider(0.1, 2.0, value=0.8, step=0.1, label="معامل الطول (length_penalty)")  # length_penalty
     ],
-    outputs=gr.Textbox(label="الملخص"),
+    outputs=gr.Textbox(label="الملخص"),  # النص الملخص
     title="ملخص النصوص الفلسفية",
-    description="نموذج لتلخيص النصوص الفلسفية باللغة العربية"
+    description="نموذج لتلخيص النصوص الفلسفية باللغة العربية مع إعدادات متقدمة"
 )
 
-interface.launch()
+# تشغيل التطبيق
+interface.launch()