Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,78 @@
+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()