Fix: updated app.py and requirements.txt

app.py

@@ -2,34 +2,64 @@ import gradio as gr
 from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
 import torch
 
-# ✅ Load your model
-model_name = "microsoft/DialoGPT-medium"  # Replace with your model if different
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
-model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
-
-# ✅ Keyword filter (from your notebook)
+# ===== 1) كلمات مفتاحية =====
 allowed_keywords = [
-    "عجوة", "Ajwa", "جالكسي", "Galaxy", "مجدول", "Medjool", "منيفي",
-    "Munifi", "سكري", "Sukkari", "تمر", "تمرية", "نخيل", "نخلة", "مزرعة", "بلح", "ماء", "ري", "نخل", "dates", "date"
+    "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"
 ]
 
-# ✅ Chat function with filtering
-def chatbot_fn(message, history=[]):
-    # Keyword check
-    if not any(keyword.lower() in message.lower() for keyword in allowed_keywords):
-        response = "أنا أجيب فقط على الأسئلة المتعلقة بالنخيل والتمور، هل يمكنك تحديد سؤالك أكثر؟"
-        history.append((message, response))
-        return history, history
+def is_relevant_question(user_input):
+    return any(keyword in user_input for keyword in allowed_keywords)
+
+# ===== 2) تحميل النموذج =====
+model_name = "ALLaM-AI/ALLaM-7B-Instruct-preview"
+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=torch.float16,
+    device_map="auto"
+)
+
+# ===== 3) توليد الرد =====
+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").to("cuda")
 
-    # Encode and generate
-    inputs = tokenizer.encode(message + tokenizer.eos_token, return_tensors="pt")
-    outputs = model.generate(inputs, max_length=500, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)
-    response = tokenizer.decode(outputs[:, inputs.shape[-1]:][0], skip_special_tokens=True)
+    outputs = model.generate(
+        **inputs,
+        max_new_tokens=256,
+        do_sample=True,
+        top_p=0.9,
+        temperature=0.8
+    )
 
-    history.append((message, response))
-    return history, history
+    response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
+    return response.replace(prompt, "").strip()
 
-# ✅ Gradio UI
-demo = gr.ChatInterface(fn=chatbot_fn, title="Lina Chatbot")
+# ===== 4) واجهة Gradio =====
+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"
+)
 
-demo.launch()
+iface.launch()

requirements.txt

@@ -1,3 +1,6 @@
+gradio
 transformers
 torch
-gradio
+accelerate
+sentencepiece
+safetensors