Update app.py

app.py

@@ -1,28 +1,23 @@
-import gradio as gr
-from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, GPTNeoXForCausalLM
+import streamlit as st
+from transformers import (
+    AutoTokenizer,
+    AutoModelForSequenceClassification,
+    # ... استيراد النماذج والوظائف الأخرى التي تحتاجها
+)
 
-# تحميل النماذج
-tokenizer_ara = AutoTokenizer.from_pretrained("aubmindlab/bert-base-arabertv02")
-model_ara = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("aubmindlab/bert-base-arabertv02")
-tokenizer_gpt = AutoTokenizer.from_pretrained("EleutherAI/gpt-neox-20b")
-model_gpt = GPTNeoXForCausalLM.from_pretrained("EleutherAI/gpt-neox-20b")
+# تحميل النموذج والمُميز
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("model_name")
+model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("model_name")
 
-# دالة للتنبؤ
-def generate_text(input_text):
-    input_ids_ara = tokenizer_ara(input_text, return_tensors="pt").input_ids
-    outputs_ara = model_ara(input_ids_ara)
-    input_ids_gpt = tokenizer_gpt(outputs_ara.logits.argmax(-1).item(), return_tensors="pt").input_ids
-    outputs_gpt = model_gpt.generate(input_ids_gpt, max_length=100)
-    generated_text = tokenizer_gpt.decode(outputs_gpt[0])
-    return generated_text
+# واجهة المستخدم (Streamlit)
+st.title("تطبيق معالجة اللغة الطبيعية")
+text_input = st.text_area("أدخل نصًا:")
 
-# واجهة المستخدم
-iface = gr.Interface(
-    fn=generate_text,
-    inputs=gr.Textbox(lines=5, placeholder="أدخل نصًا عربيًا هنا..."),
-    outputs=gr.Textbox(lines=5),
-    title="توليد النصوص العربية باستخدام AraBERT و GPT-NeoX",
-    description="أدخل نصًا عربيًا وستقوم هذه الأداة بتحليله باستخدام AraBERT ثم توليد نص جديد باستخدام GPT-NeoX."
-)
+if text_input:
+    # معالجة النص باستخدام النموذج
+    inputs = tokenizer(text_input, return_tensors="pt")
+    outputs = model(**inputs)
 
-iface.launch()
+    # عرض النتائج
+    st.write("النتائج:")
+    # ... عرض النتائج بالشكل المناسب