app.py

import gradio as gr
from transformers import pipeline

# إعداد النموذج محلياً (سيتم تحميله مرة واحدة عند التشغيل)
# نستخدم نموذج "flan-t5-small" لأنه خفيف وسريع ويعمل بدون إنترنت
pipe = pipeline("text2text-generation", model="google/flan-t5-small")

def analyze_response(prompt):
    if not prompt:
        return "Please enter text.", "⚪"
    
    try:
        # التوليد باستخدام المعالج الداخلي للموقع
        output = pipe(prompt, max_length=100)
        response_text = output[0]['generated_text']
        
        # التقييم
        evaluation = ""
        if len(response_text) > 2:
            evaluation = "✅ النموذج فهم وأجاب (Success)"
        else:
            evaluation = "⚠️ إجابة قصيرة (Short)"
            
        return response_text, evaluation

    except Exception as e:
        return f"Error: {str(e)}", "❌ Failed"

# واجهة التطبيق
with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as demo:
    gr.Markdown("# 🤖 اختبار فهم النماذج (Local Model Test)")
    gr.Markdown("يتم الآن تشغيل النموذج داخلياً (Local Execution) لضمان الاستقرار.")
    
    with gr.Row():
        input_text = gr.Textbox(label="أدخل الـ Prompt (English preferred)", placeholder="Example: What is the capital of Egypt?")
    
    btn = gr.Button("تشغيل التحليل", variant="primary")
    
    with gr.Row():
        output_text = gr.Textbox(label="الرد (Response)")
        eval_text = gr.Label(label="التقييم (Evaluation)")

    btn.click(analyze_response, inputs=input_text, outputs=[output_text, eval_text])

demo.launch()