Update app.py

app.py

@@ -1,7 +1,7 @@
 import gradio as gr
 from huggingface_hub import InferenceClient
 
-
+# تعريف الدالة التي ستتولى الرد
 def respond(
     message,
     history: list[dict[str, str]],
@@ -11,62 +11,73 @@ def respond(
     top_p,
     hf_token: gr.OAuthToken,
 ):
-    """
-    For more information on `huggingface_hub` Inference API support, please check the docs: https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/v0.22.2/en/guides/inference
-    """
+    # استخدام نموذج Qwen 2.5 72B الحديث
+    # ملاحظة: إذا واجهت مشكلة في التوفر، يمكنك تجربة "Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct" كبديل أسرع
     client = InferenceClient(
-    model="Huihui-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B-abliterated", 
-    token=hf_token.token
-)
+        model="Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct", 
+        token=hf_token.token
+    )
+
+    # بناء قائمة الرسائل بدءاً برسالة النظام
     messages = [{"role": "system", "content": system_message}]
 
-    messages.extend(history)
+    # إضافة سجل المحادثة السابق
+    for interaction in history:
+        messages.append(interaction)
 
+    # إضافة رسالة المستخدم الحالية
     messages.append({"role": "user", "content": message})
 
     response = ""
 
-    for message in client.chat_completion(
-        messages,
-        max_tokens=max_tokens,
-        stream=True,
-        temperature=temperature,
-        top_p=top_p,
-    ):
-        choices = message.choices
-        token = ""
-        if len(choices) and choices[0].delta.content:
-            token = choices[0].delta.content
+    try:
+        # الاتصال بالنموذج وتوليد النص بشكل تدفقي (Streaming)
+        for msg in client.chat_completion(
+            messages,
+            max_tokens=max_tokens,
+            stream=True,
+            temperature=temperature,
+            top_p=top_p,
+        ):
+            token = msg.choices[0].delta.content
+            if token:
+                response += token
+                yield response
+    except Exception as e:
+        # عرض رسالة خطأ واضحة في حال تعذر الوصول للنموذج
+        yield f"عذراً، حدث خطأ أثناء الاتصال بالنموذج: {str(e)}"
 
-        response += token
-        yield response
 
-
-"""
-For information on how to customize the ChatInterface, peruse the gradio docs: https://www.gradio.app/docs/chatinterface
-"""
+# بناء واجهة المستخدم باستخدام Gradio
 chatbot = gr.ChatInterface(
     respond,
     type="messages",
     additional_inputs=[
-        gr.Textbox(value="You are a friendly Chatbot.", label="System message"),
-        gr.Slider(minimum=1, maximum=2048, value=512, step=1, label="Max new tokens"),
-        gr.Slider(minimum=0.1, maximum=4.0, value=0.7, step=0.1, label="Temperature"),
+        gr.Textbox(value="أنت مساعد ذكي ومفيد يتحدث العربية بطلاقة.", label="رسالة النظام (System message)"),
+        gr.Slider(minimum=1, maximum=4096, value=1024, step=1, label="الحد الأقصى للكلمات (Max tokens)"),
+        gr.Slider(minimum=0.1, maximum=2.0, value=0.7, step=0.1, label="درجة الإبداع (Temperature)"),
         gr.Slider(
             minimum=0.1,
             maximum=1.0,
             value=0.95,
             step=0.05,
-            label="Top-p (nucleus sampling)",
+            label="تنوع الإجابات (Top-p)",
         ),
     ],
+    title="دردشة مع Qwen 2.5 72B",
+    description="واجهة تفاعلية قوية تدعم العربية بشكل كامل.",
 )
 
-with gr.Blocks() as demo:
+# عرض الواجهة مع زر تسجيل الدخول
+with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as demo:
     with gr.Sidebar():
+        gr.Markdown("### الإعدادات")
         gr.LoginButton()
+        gr.Markdown("---")
+        gr.Markdown("قم بتسجيل الدخول بحساب Hugging Face لاستخدام الـ API الخاص بك.")
+    
     chatbot.render()
 
-
+# تشغيل التطبيق
 if __name__ == "__main__":
     demo.launch()