Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,47 @@
+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"""لخص هذا النص بدقة:
+{text}
+
+التلخيص يجب أن يتضمن:
+- فقرة قصيرة تشرح الفكرة الأساسية
+- ثلاث نقاط رئيسية
+"""
+    
+    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(device)
+    outputs = model.generate(
+        **inputs,
+        max_length=256,  # تقليل الطول لتسريع الاستجابة
+        temperature=0.3  # تقليل العشوائية للحصول على نتائج أكثر دقة
+    )
+    
+    return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
+
+css = ".rtl-text { direction: rtl; text-align: right; }"
+
+interface = gr.Interface(
+    fn=generate_summary,
+    inputs=gr.Textbox(label="النص", lines=6, elem_classes="rtl-text"),
+    outputs=gr.Textbox(label="الملخص", lines=6, elem_classes="rtl-text"),
+    title="ملخص النصوص",
+    theme=gr.themes.Soft(),
+    css=css
+)
+
+interface.launch()