app.py

import streamlit as st
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# تحميل النموذج والTokenizer
@st.cache_resource
def load_model():
    model_name = "microsoft/Phi-4-mini-instruct"
    st.write("جارٍ تحميل النموذج...")
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
    st.write("تم تحميل النموذج بنجاح!")
    return model, tokenizer

model, tokenizer = load_model()

# واجهة Streamlit
st.title("Phi-4-mini-instruct Chatbot")
st.write("تفاعل مع نموذج Phi-4-mini-instruct من Microsoft.")

# إدخال النص
user_input = st.text_input("أدخل نصك هنا:")

# توليد النص
if user_input:
    st.write("جارٍ معالجة النص...")
    inputs = tokenizer(user_input, return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)
    response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    st.write("النموذج يقول:", response)