Update app.py

app.py

@@ -1,42 +1,52 @@
 import gradio as gr
-from huggingface_hub import InferenceClient
+import requests
 import os
 
-# جلب التوكن من الإعدادات السرية
-# تأكد من أنك سميت السر "HF_TOKEN" في إعدادات الـ Space
+# جلب التوكن
 hf_token = os.getenv("HF_TOKEN")
 
-# إعداد العميل للاتصال بالنموذج
-model_id = "google/flan-t5-large"
-client = InferenceClient(model_id, token=hf_token)
+# سنستخدم نموذج Zephyr القوي جداً والمفتوح
+API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta"
+headers = {"Authorization": f"Bearer {hf_token}"}
 
 def analyze_response(prompt):
     if not prompt:
-        return "يرجى كتابة نص للتحليل.", "غير محدد ⚪"
-        
+        return "يرجى كتابة نص.", "غير محدد ⚪"
+    
+    # تجهيز الرسالة بصيغة الشات ليفهمها النموذج
+    payload = {
+        "inputs": f"<|system|>\nYou are a helpful assistant.\n<|user|>\n{prompt}\n<|assistant|>\n",
+        "parameters": {"max_new_tokens": 200}
+    }
+    
     try:
-        # إرسال المدخلات للنموذج
-        response = client.text_generation(prompt, max_new_tokens=200)
+        # الاتصال المباشر بالسيرفر (أضمن طريقة)
+        response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
+        json_response = response.json()
+        
+        # استخراج النص من الرد
+        if isinstance(json_response, list) and 'generated_text' in json_response[0]:
+            generated_text = json_response[0]['generated_text']
+            # تنظيف الرد لحذف السؤال الأصلي
+            final_answer = generated_text.split("<|assistant|>\n")[-1].strip()
+        elif 'error' in json_response:
+            return f"خطأ من النموذج: {json_response['error']}", "فشل ❌"
+        else:
+            final_answer = str(json_response)
+
+        # التقييم
+        evaluation = "✅ النموذج فهم وأجاب" if len(final_answer) > 10 else "⚠️ إجابة قصيرة"
+        return final_answer, evaluation
+
     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
+        return f"خطأ في الاتصال: {str(e)}", "فشل ❌"
 
-# بناء واجهة التطبيق
+# بناء الواجهة
 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؟")
+        input_text = gr.Textbox(label="أدخل الـ Prompt هنا", placeholder="مثال: Explain AI simply")
     
     btn = gr.Button("إرسال للتحليل", variant="primary")