Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,72 @@
+import gradio as gr
+from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer
+import torch
+
+# تحميل النموذج والتوكنايزر
+model_id = "methodya/arabic-summarizer-philosophy-v2"
+model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_id)
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
+
+# نقل النموذج إلى GPU إذا كان متوفراً
+device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
+model = model.to(device)
+model.eval()
+
+def summarize(text, max_length=200, num_beams=7, length_penalty=1.2):
+    # تحويل القيم إلى النوع المناسب
+    max_length = int(max_length)
+    num_beams = int(num_beams)
+    length_penalty = float(length_penalty)
+
+    if not text.strip():
+        return "الرجاء إدخال نص للتلخيص"
+
+    # تجهيز البيانات للنموذج
+    inputs = tokenizer(
+        text, 
+        return_tensors="pt", 
+        max_length=2048,  # زيادة الحد الأقصى للمدخلات
+        padding=True, 
+        truncation=True
+    )
+    inputs = {k: v.to(device) for k, v in inputs.items()}
+
+    # توليد الملخص مع معاملات محسنة
+    with torch.no_grad():
+        outputs = model.generate(
+            **inputs,
+            max_length=max_length,
+            min_length=50,  # زيادة الحد الأدنى للملخص
+            num_beams=num_beams,
+            length_penalty=length_penalty,
+            no_repeat_ngram_size=5,  # منع تكرار العبارات
+            repetition_penalty=2.0,  # معاقبة التكرار
+            do_sample=True,  # تفعيل العينات العشوائية
+            top_k=50,  # تحديد أفضل الكلمات
+            temperature=0.8,  # ضبط الإبداعية
+            early_stopping=True,  # التوقف المبكر
+            bad_words_ids=[[tokenizer.encode("أفهم", add_special_tokens=False)[0]], 
+                         [tokenizer.encode("أعرف", add_special_tokens=False)[0]]]  # منع كلمات محددة
+        )
+
+    summary = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
+    return summary
+
+# تعريف واجهة Gradio
+interface = gr.Interface(
+    fn=summarize,
+    inputs=[
+        gr.Textbox(lines=8, label="النص", placeholder="أدخل النص العربي هنا..."),
+        gr.Slider(100, 400, value=200, label="طول الملخص"),
+        gr.Slider(1, 10, value=7, step=1, label="دقة التلخيص (num_beams)"),
+        gr.Slider(0.5, 2.0, value=1.2, step=0.1, label="معامل الطول (length_penalty)")
+    ],
+    outputs=gr.Textbox(label="الملخص"),
+    title="نظام تلخيص النصوص الفلسفية العربية",
+    description="نموذج متقدم لتلخيص النصوص الفلسفية باللغة العربية",
+    submit_btn="تلخيص",
+    clear_btn="مسح"
+)
+
+# تشغيل التطبيق
+interface.launch()