Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,48 @@
+import gradio as gr
+from huggingface_hub import InferenceClient
+import os
+
+# جلب التوكن من الإعدادات السرية
+# تأكد من أنك سميت السر "HF_TOKEN" في إعدادات الـ Space
+hf_token = os.getenv("HF_TOKEN")
+
+# إعداد العميل للاتصال بالنموذج
+client = InferenceClient("mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3", token=hf_token)
+
+def analyze_response(prompt):
+    if not prompt:
+        return "يرجى كتابة نص للتحليل.", "غير محدد ⚪"
+        
+    try:
+        # إرسال المدخلات للنموذج
+        response = client.text_generation(prompt, max_new_tokens=200)
+    except Exception as e:
+        return f"حدث خطأ: {str(e)}", "فشل ❌"
+
+    # خوارزمية تقييم بسيطة
+    # نعتبر أن النموذج فهم إذا كان الرد أطول من 20 حرفاً
+    evaluation = ""
+    if len(response) > 20:
+        evaluation = "النموذج فهم الإدخال وقدم إجابة مفصلة ✅"
+    else:
+        evaluation = "الإجابة قصيرة جداً، قد لا يكون الفهم كاملاً ⚠️"
+    
+    return response, evaluation
+
+# بناء واجهة التطبيق
+with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as demo:
+    gr.Markdown("# 🤖 اختبار فهم النماذج للنصوص (Prompt Understanding Test)")
+    gr.Markdown("اكتب أي سؤال أو جملة وسيقوم النموذج بالرد وتقييم مدى فهمه.")
+    
+    with gr.Row():
+        input_text = gr.Textbox(label="أدخل الـ Prompt هنا", placeholder="مثال: ما هي عاصمة مصر؟")
+    
+    btn = gr.Button("إرسال للتحليل", variant="primary")
+    
+    with gr.Row():
+        output_text = gr.Textbox(label="رد النموذج (AI Response)")
+        eval_text = gr.Label(label="نتيجة التقييم")
+
+    btn.click(analyze_response, inputs=input_text, outputs=[output_text, eval_text])
+
+demo.launch()