l

app.py

@@ -1,67 +1,101 @@
-import gradio as gr
-from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
 import torch
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline
+import gradio as gr
 
-# ===== 1) كلمات مفتاحية =====
+# ====================== 1) Load Model ======================
+model_name = "TheBloke/arabic-llama-7b-chat-GPTQ"  # Example Arabic model
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, use_fast=True)
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+    model_name,
+    device_map="auto",
+    torch_dtype=torch.float16,
+    trust_remote_code=True
+)
+pipe = pipeline(
+    "text-generation",
+    model=model,
+    tokenizer=tokenizer,
+    device=0,
+    max_new_tokens=512,
+    temperature=0.6,
+    repetition_penalty=1.1
+)
+
+# ====================== 2) Helper function ======================
+def build_prompt(history, user_input):
+    prompt = ""
+    for user_msg, bot_msg in history:
+        prompt += f"<|user|>\n{user_msg}\n<|assistant|>\n{bot_msg}\n"
+    prompt += f"<|user|>\n{user_input}\n<|assistant|>\n"
+    return prompt
+
+# ====================== 3) Keywords ======================
 allowed_keywords = [
-    "عجوة", "Ajwa", "جالكسي", "Galaxy", "مجدول", "Medjool", "منيفي", "Meneifi",
-    "نبتة علي", "Nabtat Ali", "رطب", "Rutab", "شائشة", "Shaishe", "صقعي", "Sokari",
-    "مبروم", "Mabroom", "سكري", "Sukkary",
-    "اللفحة السوداء", "Black Scorch", "حرق النخيل", "احتراق الجريد",
-    "ذبول الفيوزاريم", "Fusarium Wilt", "ذبول النخل", "النخل ناشف من جوّا",
-    "تبقعات الأوراق", "Leaf Spots", "نقاط على الجريد", "بقع بالنخل",
-    "نقص المغنيسيوم", "Magnesium Deficiency", "صفرة في الجريد", "ضعف العذوق",
-    "نقص المنغنيز", "Manganese Deficiency", "اصفرار الخوص", "النخل ما يعصر زين",
-    "نقص البوتاسيوم", "Potassium Deficiency", "الجريد يطيح بسرعة", "النخل ما يعطي ثمر واجد",
-    "بارلاتوريا بلانشارد", "Parlatoria Blanchardi", "حشرة بالنخل", "نخلتي فيها قمل أبيض",
-    "لفحة الشماريخ", "Rachis Blight", "الشماريخ يابسة", "الثمر ما يكمل",
-    "نخيل", "نخلة", "فسيلة", "فسائل", "مزرعة نخل", "نخل السعودية", "تمور", "تمر",
-    "أنواع التمر", "جودة التمر", "وش أفضل تمر", "تمور المملكة", "تمور القصيم",
-    "تمور المدينة", "تمر المدينة", "تمر القصيم", "تمر فاخر", "تمور فاخرة",
-    "تمر سكري", "خلاص", "نخلة مريضة", "مرض النخيل", "مشاكل النخيل", "أمراض التمر"
+    # 🌴 Palm-related
+    "palm", "palms", "نخلة", "نخل", "نخلي", "فسيلة", "فسائل", "جذع", "سعف", "خوص", "جريد", "شماريخ", "عذوق", "مزرعة نخل", "offshoot", "date palm",
+
+    # 🐛 Diseases
+    "مرض النخيل", "ذبول", "لفحة", "اللفحة السوداء", "فطريات", "قمل أبيض", "ذبول الفيوزاريم", "تبقعات الأوراق", "نقص المغنيسيوم", "نقص البوتاسيوم", "اصفرار الخوص", "احتراق الجريد", "الثمر ما يكتمل",
+    "Black scorch", "Fusarium wilt", "Rachis blight", "Leaf spot", "Mites", "Insects", "White bugs", "Parlatoria", "Magnesium deficiency", "Potassium deficiency", "Manganese deficiency",
+
+    # 🍇 Dates
+    "تمر", "تمور", "تمر سكري", "سكري", "خلاص", "عجوة", "مجدول", "روثانة", "رطب", "برني", "عنبري", "صفاوي", "صقعي", "خضري", "فاخر", "premium dates", "best dates", "Ajwa", "Medjool", "Sukkary", "Khalas", "Safawi", "Sagai", "Khudri", "Ruthana", "Barni", "Anbara",
+
+    # 🌱 Care & Maintenance
+    "ري", "سقي", "تسميد", "مبيد", "متى أسقي النخلة", "نصائح العناية", "رش", "تقليم", "عناية", "كيف أعتني",
+    "palm care", "how to water", "fertilizer", "pest control", "sunlight", "organic spray", "how to prune",
+
+    # 🌦️ Stats & Weather
+    "كم نخلة", "كم تمر", "عدد النخل", "الجو", "الطقس", "الحرارة", "الرطوبة", "مناسب للتلقيح", "is it good weather", "weather", "temperature", "total palms", "healthy palms", "sick palms",
+
+    # 🛒 Consumer
+    "أين أشتري تمر", "أفضل تمر", "تمور مغشوشة", "تمور القصيم", "تمور المدينة", "جودة التمر", "التغليف", "شراء تمر", "buy dates", "where to find", "identify good dates", "how to store dates",
+
+    # 📸 App features
+    "افتح الكاميرا", "حلل الصورة", "قيم النخلة", "قيم التمر", "camera", "analyze", "scan", "image detection",
+
+    # ℹ️ General
+    "تطبيق لينة", "نظام لينة", "عن لينة", "Lina app", "explain Lina", "help with Lina", "what is Lina"
 ]
 
-def is_relevant_question(user_input):
-    return any(keyword in user_input for keyword in allowed_keywords)
+greetings = ["سلام", "السلام عليكم", "أهلاً", "هاي", "hi", "hello", "hey"]
+intro_questions = ["من أنت", "مين انت", "what is this", "who are you", "explain the app", "about lina"]
 
-model_name = "ALLaM-AI/ALLaM-7B-Instruct-preview"
+# ====================== 4) Chat Function ======================
+def chat(user_input, history):
+    if history is None:
+        history = []
 
-device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
-dtype = torch.float16 if device == "cuda" else torch.float32
+    lower_input = user_input.lower()
 
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, use_fast=False, trust_remote_code=True)
-model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
-    model_name,
-    trust_remote_code=True,
-    torch_dtype=dtype,
-    device_map="auto"
-)
+    # If greeting detected
+    if any(greet in lower_input for greet in greetings):
+        output = "وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته! 👋 كيف يمكنني مساعدتك؟"
+    # If asking about app intro
+    elif any(intro in lower_input for intro in intro_questions):
+        output = "أنا مساعد ذكي مختص بالنخيل والتمور. 🌴🍇 اسألني عن أي شيء!"
+    else:
+        prompt = build_prompt(history, user_input)
+        generated = pipe(prompt)[0]['generated_text']
 
-def chatbot_response(user_input):
-    if not is_relevant_question(user_input):
-        return "أنا متخصص فقط في النخيل والتمور. يرجى طرح أسئلة ذات صلة."
-
-    prompt = f"سؤال: {user_input}\nجواب:"
-    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
-    inputs = {k: v.to(model.device) for k, v in inputs.items()}
-
-    outputs = model.generate(
-        **inputs,
-        max_new_tokens=256,
-        do_sample=True,
-        top_p=0.9,
-        temperature=0.8
-    )
-
-    response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
-    return response.replace(prompt, "").strip()
-
-iface = gr.Interface(
-    fn=chatbot_response,
-    inputs=gr.Textbox(lines=3, placeholder="اكتب سؤالك هنا..."),
-    outputs=gr.Textbox(label="رد الشات بوت"),
-    title="مساعد التمور والنخيل",
-    description="روبوت دردشة متخصص في النخيل والتمور"
-)
+        # Extract the latest assistant output
+        if "<|assistant|>" in generated:
+            output = generated.split("<|assistant|>")[-1].strip()
+        else:
+            output = generated.strip()
+
+    history.append((user_input, output))
+    return history, history
+
+# ====================== 5) Gradio UI ======================
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown("<h1>🕌 Arabic Palm Chatbot (نظام لينة)</h1>")
+    chatbot = gr.Chatbot(label="المحادثة")
+    with gr.Row():
+        txt = gr.Textbox(placeholder="اكتب رسالتك هنا...", label="أدخل نصك").style(container=False)
+        send = gr.Button("إرسال")
+
+    send.click(chat, inputs=[txt, chatbot], outputs=[chatbot, chatbot])
+    txt.submit(chat, inputs=[txt, chatbot], outputs=[chatbot, chatbot])
 
-iface.launch()
+demo.launch()