import gradio as gr
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
import os
from huggingface_hub import login

# تسجيل الدخول باستخدام التوكن
login(token=os.environ.get('HUGGING_FACE_HUB_TOKEN'))

# تهيئة النموذج والتوكينايزر
model_name = "google/gemma-2b-it"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# نقل النموذج إلى GPU إذا كان متاحاً
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
model = model.to(device)

def generate_summary(text):
    # إعداد البرومبت
    prompt = f"""قم بتلخيص النص التالي بطريقتين:
    
    1. ملخص مترابط: اكتب فقرة واحدة مترابطة باستخدام كلمات الربط المناسبة مثل (كما، علاوة على ذلك، إضافة إلى ذلك، ولقد، وعليه، ومن ثم...)

    2. نقاط رئيسية: اكتب النقاط الرئيسية مسبوقة بـ "**ــ**"

    قواعد التلخيص:
    - تقليل 8 كلمات من كل فقرة
    - الحفاظ على المعنى الأساسي والسياق
    - الحفاظ على المصطلحات الفلسفية المهمة
    - التلخيص بأسلوب علمي وواضح

    النص الأصلي:
    {text}
    """
    
    # تحويل النص إلى توكنز
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(device)
    
    # توليد النص
    outputs = model.generate(
        **inputs,
        max_length=1024,
        temperature=0.7,
        top_k=50,
        top_p=0.95,
        num_return_sequences=1,
        pad_token_id=tokenizer.eos_token_id
    )
    
    # تحويل التوكنز إلى نص
    summary = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    return summary

# إنشاء واجهة gradio
css = """
.rtl-text {
    direction: rtl;
    text-align: right;
}
"""

interface = gr.Interface(
    fn=generate_summary,
    inputs=gr.Textbox(
        label="أدخل النص المراد تلخيصه",
        lines=10,
        placeholder="ضع النص هنا...",
        elem_classes="rtl-text"
    ),
    outputs=gr.Textbox(
        label="الملخص",
        lines=10,
        elem_classes="rtl-text"
    ),
    title="خدمة تلخيص النصوص العربية باستخدام Gemma-2B",
    description="""
    هذه الخدمة تقوم بتلخيص النصوص العربية مع:
    - الحفاظ على المعنى الأساسي
    - استخدام كلمات ربط مناسبة
    - تقديم نقاط رئيسية
    """,
    examples=[
        ["يعتبر الذكاء الاصطناعي من أهم التقنيات الحديثة التي غيرت وجه العالم. فهو يستخدم في مجالات عديدة مثل الطب والتعليم والصناعة. كما أنه يساعد في حل المشكلات المعقدة وتحسين جودة الحياة."]
    ],
    theme=gr.themes.Soft(),
    css=css
)

# تشغيل الواجهة
interface.launch()