Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,71 @@
+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 summarize(text, max_length=150, num_beams=7, length_penalty=0.8):
+    prompt = f"""لخص النص التالي مع التركيز على المفاهيم الفلسفية الأساسية:
+
+النص:
+{text}
+
+قدم التلخيص بالشكل التالي:
+1- الفكرة المحورية (باختصار)
+2- المفاهيم الرئيسية
+3- العلاقات بين الشخصيات والأفكار
+"""
+    
+    inputs = tokenizer(
+        prompt, 
+        return_tensors="pt",
+        max_length=2048,
+        truncation=True
+    ).to(device)
+    
+    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)
+
+# CSS لتحسين المظهر
+css = """
+.gradio-container {background: #f9fafb !important}
+.rtl-text {
+    direction: rtl;
+    text-align: right;
+    font-family: Arial, sans-serif;
+    line-height: 1.6;
+}
+"""
+
+interface = gr.Interface(
+    fn=summarize,
+    inputs=[
+        gr.Textbox(lines=8, label="النص", elem_classes="rtl-text"),
+        gr.Slider(50, 250, value=150, label="طول الملخص"),
+        gr.Slider(1, 10, value=7, step=1, label="دقة التلخيص (num_beams)"),
+        gr.Slider(0.1, 2.0, value=0.8, step=0.1, label="معامل الطول")
+    ],
+    outputs=gr.Textbox(label="الملخص", elem_classes="rtl-text"),
+    title="ملخص النصوص الفلسفية",
+    theme=gr.themes.Soft(),
+    css=css
+)
+
+interface.launch()