Update app.py

app.py

@@ -1,14 +1,14 @@
 import urllib.parse
 import requests
 import gradio as gr
-from transformers import pipeline, MBartTokenizer
+from transformers import pipeline, MBart50Tokenizer
 
 # 🟢 API Templates للحصول على بيانات ويكيبيديا
 SEARCH_TEMPLATE = "https://ar.wikipedia.org/w/api.php?action=opensearch&search=%s&limit=1&namespace=0&format=json"
 CONTENT_TEMPLATE = "https://ar.wikipedia.org/w/api.php?format=json&action=query&prop=extracts&exintro&explaintext&redirects=1&titles=%s"
 
-# 🔥 استخدام tokenizer بدون fast mode لتجنب المشاكل
-tokenizer = MBartTokenizer.from_pretrained("facebook/mbart-large-50", use_fast=False)
+# 🔥 استخدام tokenizer الصحيح
+tokenizer = MBart50Tokenizer.from_pretrained("facebook/mbart-large-50", use_fast=False)
 summarizer = pipeline("summarization", model="facebook/mbart-large-50", tokenizer=tokenizer)
 
 def search_wikipedia(query):
@@ -35,6 +35,10 @@ def search_wikipedia(query):
     if not content:
         return "❌ المقالة لا تحتوي على معلومات كافية.", ""
 
+    # 🟢 ضبط طول الإدخال للتوافق مع حدود النموذج
+    max_input_length = 1024
+    content = content[:max_input_length]
+
     # 🟢 تحسين التلخيص بناءً على طول المقالة
     max_length = 200 if len(content) > 1000 else 100
     min_length = 50 if len(content) > 500 else 30
@@ -60,7 +64,7 @@ with gr.Blocks() as demo:
 
     chatbot = gr.Chatbot()
     msg = gr.Textbox(label="🔍 اكتب سؤالك هنا:")
-    clear = gr.Button("🧹 مسح المحادثة")
+    clear = gr.Button("🧩 مسح المحادثة")
 
     msg.submit(chatbot_response, [msg, chatbot], chatbot).then(
         lambda _: "", None, [msg], queue=False  # 🟢 تصحيح التحديث التلقائي لحقل الإدخال
@@ -68,5 +72,4 @@ with gr.Blocks() as demo:
     clear.click(lambda: [], None, chatbot, queue=False)
 
 if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()
-
+    demo.launch(share=True)  # 🟢 تمكين المشاركة العامة