Spaces:
Running
Running
import streamlit as st | |
from transformers import pipeline | |
# تحميل نموذج توليد الكود من Hugging Face | |
code_generator = pipeline("text-generation", model="Salesforce/codegen-350M-mono") | |
def generate_code(description): | |
""" | |
توليد الكود بناءً على الوصف باستخدام نموذج CodeGen. | |
""" | |
prompt = f"# Python code for: {description}\n" | |
generated_code = code_generator(prompt, max_length=300, num_return_sequences=1) | |
return generated_code[0]['generated_text'] | |
def save_code(code, filename="generated_code.py"): | |
""" | |
حفظ الكود المولد في ملف. | |
""" | |
with open(filename, "w", encoding="utf-8") as file: | |
file.write(code) | |
return filename | |
# واجهة المستخدم باستخدام Streamlit | |
st.title("أداة تصميم البرامج حسب الطلب") | |
st.write("أدخل وصف البرنامج الذي تريده، وسنقوم بإنشاء الكود لك.") | |
# إدخال وصف البرنامج | |
description = st.text_area("وصف البرنامج:", height=150) | |
if st.button("إنشاء البرنامج"): | |
if description: | |
with st.spinner("جاري توليد الكود..."): | |
# توليد الكود | |
code = generate_code(description) | |
st.code(code) | |
# حفظ الكود | |
filename = save_code(code) | |
st.success(f"تم حفظ الكود في ملف: {filename}") | |
else: | |
st.error("الرجاء إدخال وصف للبرنامج.") |