Update space

app.py

@@ -1,70 +1,174 @@
+import os
 import gradio as gr
 from huggingface_hub import InferenceClient
+from dotenv import load_dotenv
+import logging
+from typing import List, Dict, Generator
 
+# تحميل المتغيرات من ملف .env
+load_dotenv()
 
-def respond(
-    message,
-    history: list[dict[str, str]],
-    system_message,
-    max_tokens,
-    temperature,
-    top_p,
-    hf_token: gr.OAuthToken,
-):
-    """
-    For more information on `huggingface_hub` Inference API support, please check the docs: https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/v0.22.2/en/guides/inference
-    """
-    client = InferenceClient(token=hf_token.token, model="openai/gpt-oss-20b")
+# إعداد التسجيل (logging)
+logging.basicConfig(level=logging.INFO)
+logger = logging.getLogger(__name__)
 
-    messages = [{"role": "system", "content": system_message}]
+class Chatbot:
+    def __init__(self):
+        self.default_model = os.getenv("DEFAULT_MODEL", "openai/gpt-oss-20b")
+        self.default_system_message = os.getenv("DEFAULT_SYSTEM_MESSAGE", "You are a friendly Chatbot.")
+        self.default_max_tokens = int(os.getenv("DEFAULT_MAX_TOKENS", "512"))
+        self.default_temperature = float(os.getenv("DEFAULT_TEMPERATURE", "0.7"))
+        self.default_top_p = float(os.getenv("DEFAULT_TOP_P", "0.95"))
+        
+    def respond(
+        self,
+        message: str,
+        history: List[Dict[str, str]],
+        system_message: str,
+        max_tokens: int,
+        temperature: float,
+        top_p: float,
+        hf_token: gr.OAuthToken,
+    ) -> Generator[str, None, None]:
+        """
+        للاستجابة للرسائل باستخدام نموذج Hugging Face
+        
+        لمزيد من المعلومات حول دعم Inference API في `huggingface_hub`، 
+        يرجى مراجعة الوثائق: 
+        https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/v0.22.2/en/guides/inference
+        """
+        try:
+            # استخدام التوكن من OAuth أو من متغير البيئة كاحتياطي
+            token = hf_token.token if hf_token else os.getenv("HF_TOKEN")
+            
+            if not token:
+                yield "❌ خطأ: لم يتم توفير رمز مصادقة. يرجى تسجيل الدخول أو تعيين HF_TOKEN في ملف .env"
+                return
+                
+            client = InferenceClient(token=token, model=self.default_model)
 
-    messages.extend(history)
+            messages = [{"role": "system", "content": system_message}]
+            messages.extend(history)
+            messages.append({"role": "user", "content": message})
 
-    messages.append({"role": "user", "content": message})
+            response = ""
 
-    response = ""
+            for message_chunk in client.chat_completion(
+                messages,
+                max_tokens=max_tokens,
+                stream=True,
+                temperature=temperature,
+                top_p=top_p,
+            ):
+                if message_chunk.choices and message_chunk.choices[0].delta.content:
+                    token = message_chunk.choices[0].delta.content
+                    response += token
+                    yield response
+                    
+        except Exception as e:
+            error_msg = f"❌ حدث خطأ أثناء معالجة طلبك: {str(e)}"
+            logger.error(error_msg)
+            yield error_msg
 
-    for message in client.chat_completion(
-        messages,
-        max_tokens=max_tokens,
-        stream=True,
-        temperature=temperature,
-        top_p=top_p,
-    ):
-        choices = message.choices
-        token = ""
-        if len(choices) and choices[0].delta.content:
-            token = choices[0].delta.content
-
-        response += token
-        yield response
-
-
-"""
-For information on how to customize the ChatInterface, peruse the gradio docs: https://www.gradio.app/docs/chatinterface
-"""
-chatbot = gr.ChatInterface(
-    respond,
-    type="messages",
-    additional_inputs=[
-        gr.Textbox(value="You are a friendly Chatbot.", label="System message"),
-        gr.Slider(minimum=1, maximum=2048, value=512, step=1, label="Max new tokens"),
-        gr.Slider(minimum=0.1, maximum=4.0, value=0.7, step=0.1, label="Temperature"),
-        gr.Slider(
-            minimum=0.1,
-            maximum=1.0,
-            value=0.95,
-            step=0.05,
-            label="Top-p (nucleus sampling)",
-        ),
-    ],
-)
-
-with gr.Blocks() as demo:
-    with gr.Sidebar():
-        gr.LoginButton()
-    chatbot.render()
+def create_interface():
+    """إنشاء واجهة Gradio"""
+    chatbot = Chatbot()
+    
+    # الحصول على القيم الافتراضية من البيئة
+    default_system_message = os.getenv("DEFAULT_SYSTEM_MESSAGE", "You are a friendly Chatbot.")
+    default_max_tokens = int(os.getenv("DEFAULT_MAX_TOKENS", "512"))
+    default_temperature = float(os.getenv("DEFAULT_TEMPERATURE", "0.7"))
+    default_top_p = float(os.getenv("DEFAULT_TOP_P", "0.95"))
+    
+    # واجهة الدردشة
+    chat_interface = gr.ChatInterface(
+        chatbot.respond,
+        type="messages",
+        title="Dr.X Chatbot - 🤗",
+        description="دردشة ذكية باستخدام نماذج Hugging Face",
+        additional_inputs=[
+            gr.Textbox(
+                value=default_system_message, 
+                label="الرسالة النظامية",
+                info="تحدد سلوك المساعد"
+            ),
+            gr.Slider(
+                minimum=1, 
+                maximum=2048, 
+                value=default_max_tokens, 
+                step=1, 
+                label="الحد الأقصى للرموز",
+                info="الحد الأقصى لعدد الرموز المُنشأة"
+            ),
+            gr.Slider(
+                minimum=0.1, 
+                maximum=4.0, 
+                value=default_temperature, 
+                step=0.1, 
+                label="الدرجة الحرارية",
+                info="قيم أعلى = إجابات أكثر إبداعاً، قيم أقل = إجابات أكثر تركيزاً"
+            ),
+            gr.Slider(
+                minimum=0.1,
+                maximum=1.0,
+                value=default_top_p,
+                step=0.05,
+                label="Top-p (الاستعينة النووية)",
+                info="قيم أعلى = تنوع أكثر في الإجابات"
+            ),
+        ],
+        examples=[
+            ["أخبرني عن نفسك"],
+            ["ما هو الذكاء الاصطناعي؟"],
+            ["كيف يمكنني تعلم البرمجة؟"]
+        ],
+        cache_examples=False
+    )
+    
+    return chat_interface
 
+def main():
+    """الدالة الرئيسية لتشغيل التطبيق"""
+    # إنشاء الواجهة
+    demo = gr.Blocks(
+        title="Dr.X Chatbot",
+        theme=gr.themes.Soft(),
+        css=".gradio-container {background-color: #f0f8ff}"
+    )
+    
+    with demo:
+        with gr.Row():
+            gr.Markdown("# 🤖 Dr.X Chatbot")
+            
+        with gr.Row():
+            with gr.Sidebar():
+                gr.LoginButton()
+                gr.Markdown("### الإعدادات")
+                gr.Markdown(f"**النموذج الافتراضي:** {os.getenv('DEFAULT_MODEL', 'openai/gpt-oss-20b')}")
+                gr.Markdown("### التعليمات")
+                gr.Markdown("""
+                1. سجل الدخول باستخدام حساب Hugging Face
+                2. اكتب رسالتك في حقل الإدخال
+                3. اضغط إرسال أو Enter
+                4. اضبط الإعدادات المتقدمة حسب الحاجة
+                """)
+                
+            # عرض واجهة الدردشة
+            chat_interface = create_interface()
+            chat_interface.render()
+    
+    # إعدادات التشغيل
+    server_port = int(os.getenv("PORT", "7860"))
+    server_name = os.getenv("SERVER_NAME", "0.0.0.0")
+    share = os.getenv("SHARE_APP", "False").lower() == "true"
+    
+    # تشغيل التطبيق
+    demo.launch(
+        server_name=server_name,
+        server_port=server_port,
+        share=share,
+        favicon_path="https://huggingface.co/front/assets/huggingface_logo-noborder.svg"
+    )
 
 if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()
+    main()