Update app.py

app.py

@@ -1,56 +1,83 @@
 import gradio as gr
 from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
 import torch
+import os
+from huggingface_hub import login
 
-# تهيئة النموذج
+# تسجيل الدخول باستخدام التوكن
+login(token=os.environ.get('HUGGING_FACE_HUB_TOKEN'))
+
+# تهيئة النموذج والتوكينايزر
 model_name = "google/gemma-2b-it"
 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
 
-if torch.cuda.is_available():
-    model = model.to('cuda')
+# نقل النموذج إلى GPU إذا كان متاحاً
+device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
+model = model.to(device)
 
 def generate_summary(text):
+    # إعداد البرومبت
     prompt = f"""قم بتلخيص النص التالي بطريقتين:
-    1. ملخص مترابط: اكتب فقرة واحدة مترابطة باستخدام كلمات الربط المناسبة
-    2. نقاط رئيسية: اكتب النقاط الرئيسية مسبوقة بـ "**ــ**"
     
+    1. ملخص مترابط: اكتب فقرة واحدة مترابطة باستخدام كلمات الربط المناسبة مثل (كما، علاوة على ذلك، إضافة إلى ذلك، ولقد، وعليه، ومن ثم...)
+
+    2. نقاط رئيسية: اكتب النقاط الرئيسية مسبوقة بـ "**ــ**"
+
     قواعد التلخيص:
     - تقليل 8 كلمات من كل فقرة
     - الحفاظ على المعنى الأساسي والسياق
+    - الحفاظ على المصطلحات الفلسفية المهمة
     - التلخيص بأسلوب علمي وواضح
-    
+
     النص الأصلي:
     {text}
     """
     
-    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
-    if torch.cuda.is_available():
-        inputs = inputs.to('cuda')
+    # تحويل النص إلى توكنز
+    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(device)
     
+    # توليد النص
     outputs = model.generate(
         **inputs,
         max_length=1024,
         temperature=0.7,
         top_k=50,
         top_p=0.95,
-        num_return_sequences=1
+        num_return_sequences=1,
+        pad_token_id=tokenizer.eos_token_id
     )
     
+    # تحويل التوكنز إلى نص
     summary = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
     return summary
 
-# إنشاء واجهة Gradio
+# إنشاء واجهة gradio
 interface = gr.Interface(
     fn=generate_summary,
-    inputs=gr.Textbox(label="أدخل النص المراد تلخيصه", lines=10, dir="rtl"),
-    outputs=gr.Textbox(label="الملخص", lines=10, dir="rtl"),
-    title="خدمة تلخيص النصوص العربية",
-    description="يقوم هذا النموذج بتلخيص النصوص العربية مع الحفاظ على المعنى الأساسي",
+    inputs=gr.Textbox(
+        label="أدخل النص المراد تلخيصه",
+        lines=10,
+        placeholder="ضع النص هنا...",
+        dir="rtl"
+    ),
+    outputs=gr.Textbox(
+        label="الملخص",
+        lines=10,
+        dir="rtl"
+    ),
+    title="خدمة تلخيص النصوص العربية باستخدام Gemma-2B",
+    description="""
+    هذه الخدمة تقوم بتلخيص النصوص العربية مع:
+    - الحفاظ على المعنى الأساسي
+    - استخدام كلمات ربط مناسبة
+    - تقديم نقاط رئيسية
+    """,
     examples=[
-        ["قم بإضافة نص مثال هنا للتجربة السريعة"]
+        ["يعتبر الذكاء الاصطناعي من أهم التقنيات الحديثة التي غيرت وجه العالم. فهو يستخدم في مجالات عديدة مثل الطب والتعليم والصناعة. كما أنه يساعد في حل المشكلات المعقدة وتحسين جودة الحياة."]
     ],
     theme=gr.themes.Soft()
 )
 
+# تشغيل الواجهة
 interface.launch()