Update app.py

app.py

@@ -1,27 +1,46 @@
 import gradio as gr
-from transformers import VitsModel, AutoTokenizer
-import torch
-import tempfile
-import shutil
-import os
-C=0
+from gradio_client import Client
+def ask_ai_asg(message ):
+    clientasg = Client("wasmdashai/dash-asg")
+
+
+
+
+
+     result = clientasg.predict(
+    		text=message,
+    		namn_model="Group",
+    		api_name="/t2t"
+    )
+
+
+
+     return result
+
+from gradio_client import Client
+def ask_ai(message ):
+
+     client = Client("wasmdashai/T2T")
+
+     result = client.predict(
+         text=message,
+         key="AIzaSyC85_3TKmiXtOpwybhSFThZdF1nGKlxU5c",
+         api_name="/predict"
+     )
+     return result
+
+def   ask_asgchat(txt):
+       txt=ask_ai(txt)
+       txt=ask_ai_asg(txt)
+       txt=ask_ai(txt)
+       return txt
+
+    
 def text_to_speech(text):
-    global C
-    # 1. إنشاء مجلد مؤقت
-    temp_model_dir = tempfile.mkdtemp()
-
-        # 2. تحميل النموذج والتوكنرايزر داخل المجلد المؤقت
-    model = VitsModel.from_pretrained("wasmdashai/vits-ar-sa-A", cache_dir=temp_model_dir)
-    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("wasmdashai/vits-ar-sa-A", cache_dir=temp_model_dir)
-
-    shutil.rmtree(temp_model_dir) 
-    C+=1
-    print("C:",C)
-    return temp_model_dir  # Gradio سيعرض الملف الصوتي
-
-  
-        # 5. حذف المجلد الذي تم تحميل النموذج فيه
-        
+
+    return ask_asgchat(text)
+
+    
 
 def cleanup_file(file_path):
     if os.path.exists(file_path):