app.V5py

import gradio as gr
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
import os
from huggingface_hub import login

# تسجيل الدخول
login(token=os.environ.get('HUGGING_FACE_HUB_TOKEN'))

# تهيئة النموذج
model_name = "google/gemma-2b-it"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
model = model.to(device)

def generate_summary(text):
    prompt = f"""أنت مختص في تلخيص النصوص الفلسفية. قم بتلخيص النص التالي:

النص: {text}

يجب أن يتضمن التلخيص:
1. فقرة موجزة تشرح جوهر الفكرة (3-4 أسطر كحد أقصى)
2. ثلاث نقاط رئيسية مستخلصة من النص
3. ذكر الشخصيات الرئيسية وأدوارهم في النص

نسق الإجابة كالتالي:

الفكرة الرئيسية:
[اكتب هنا الفقرة]

النقاط الأساسية:
1. [النقطة الأولى]
2. [النقطة الثانية]
3. [النقطة الثالثة]

الشخصيات المحورية:
- [اسم الشخصية]: [دورها]
"""
    
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(device)
    outputs = model.generate(
        **inputs,
        max_length=512,
        temperature=0.2,  # خفض الحرارة للحصول على إجابات أكثر تماسكاً
        do_sample=False  # إيقاف العشوائية للحصول على إجابات محددة
    )
    
    return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

css = """
.rtl-text { 
    direction: rtl; 
    text-align: right; 
    font-family: Arial, sans-serif;
    line-height: 1.6;
}
"""

interface = gr.Interface(
    fn=generate_summary,
    inputs=gr.Textbox(
        label="النص المراد تلخيصه", 
        lines=6, 
        elem_classes="rtl-text"
    ),
    outputs=gr.Textbox(
        label="التلخيص", 
        lines=10, 
        elem_classes="rtl-text"
    ),
    title="ملخص النصوص الفلسفية",
    theme=gr.themes.Soft(),
    css=css
)

interface.launch()