app.py

import gradio as gr
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
import random

# تحميل النموذج والتوكنيزر
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("aubmindlab/aragpt2-medium")
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("aubmindlab/aragpt2-medium")

# الحروف المقطعة
harf_muqattaat = ['أ', 'ل', 'م', 'ص', 'ر', 'ك', 'ه', 'ي', 'ع', 'ط', 'س', 'ح', 'ق', 'ن']

# وظيفة لتوليد كلمات باستخدام الحروف المقطعة
def generate_words_from_muqattaat():
    # اختيار عدد عشوائي للحروف في الجملة
    length = random.randint(2, len(harf_muqattaat))  # اختيار طول عشوائي بين 2 وطول القائمة
    # اختيار مجموعة عشوائية من الحروف بدون تكرار
    random.shuffle(harf_muqattaat)
    # تكوين الجملة العشوائية من الحروف المقطعة
    input_text = ''.join(harf_muqattaat[:length])
    
    # تحويل الجملة إلى توكنات
    inputs = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")
    
    # توليد النص باستخدام النموذج
    outputs = model.generate(inputs, max_length=20, num_return_sequences=1, no_repeat_ngram_size=2)
    
    # فك ترميز النصوص إلى العربية
    generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    
    return generated_text

# إنشاء واجهة Gradio
iface = gr.Interface(fn=generate_words_from_muqattaat, inputs=None, outputs="text", title="توليد كلمات عربية باستخدام الحروف المقطعة")

# تشغيل التطبيق
iface.launch()