appV1.py

import streamlit as st
from huggingface_hub import hf_hub_download
from llama_cpp import Llama
import os
import time

# تحميل النموذج من Hugging Face
model_path = hf_hub_download(
    repo_id="methodya/arabic-summarizer-philosophy-v3",
    filename="sambalingo-arabic-chat.Q5_K_M.gguf"
)

# إعداد النموذج
llm = Llama(
    model_path=model_path,
    n_ctx=2048,
    n_threads=4
)

# دالة تلخيص النصوص
def summarize(text: str) -> str:
    if not text:
        return "يرجى إدخال نص للتلخيص"
    
    prompt = f"""أنت مساعد عربي متخصص في تلخيص النصوص الفلسفية. قم بتلخيص النص التالي:
    {text}
    """
    
    try:
        output = llm(
            prompt,
            max_tokens=2000,
            temperature=0.7,
            stop=["User:", "\n\n"]
        )
        return output['choices'][0]['text']
    except Exception as e:
        return f"حدث خطأ: {str(e)}"

# واجهة المستخدم باستخدام Streamlit
st.title("ملخص النصوص الفلسفية")
st.markdown("أداة لتلخيص النصوص الفلسفية باللغة العربية")

# إنشاء واجهة الإدخال والإخراج
text_input = st.text_area("النص الفلسفي", height=200)

if st.button("تلخيص"):
    with st.spinner('Processing...'):
        # محاكاة لعملية المعالجة التي تستغرق وقتًا طويلاً
        time.sleep(3)  # استبدال هذا بـ عملية النموذج
        summary = summarize(text_input)
    st.success('تم التلخيص بنجاح!')
    st.text_area("الملخص", value=summary, height=150, disabled=True)