Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,43 @@
+import gradio as gr
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+import torch
+
+model_name = "methodya/1stapproachDeepsekPhilo_v2"
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+    model_name,
+    torch_dtype=torch.float32,
+    use_safetensors=True,
+    low_cpu_mem_usage=False
+)
+
+# تقليل طول المخرجات وتحسين السرعة
+def generate_response(prompt):
+    system_prompt = "أنت مساعد متخصص في الفلسفة، تجيب عن الأسئلة بدقة وعمق، مع ربط المفاهيم ببعضها عند الحاجة."
+    full_prompt = f"{system_prompt}\n\nالسؤال: {prompt}\n\nالجواب:"
+    
+    inputs = tokenizer(full_prompt, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=256)
+    
+    outputs = model.generate(
+        **inputs,
+        max_length=256,  # تقليل الطول الأقصى
+        num_return_sequences=1,
+        temperature=0.7,
+        do_sample=False,  # تعطيل العينات العشوائية
+        num_beams=1  # تعطيل beam search
+    )
+    
+    response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
+    response = response.split("الجواب:")[-1].strip()
+    return response
+
+# تعيين وقت timeout أطول
+iface = gr.Interface(
+    fn=generate_response,
+    inputs=gr.Textbox(placeholder="اكتب سؤالك الفلسفي هنا..."),
+    outputs="text",
+    title="المساعد الفلسفي",
+    description="نموذج متخصص في الإجابة عن الأسئلة الفلسفية باللغة العربية"
+)
+
+iface.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)