import gradio as gr
from transformers import pipeline
import torch

# تهيئة النموذج (اختر النموذج المناسب لمهمتك)
classifier = pipeline("text-classification", 
                     model="distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english")

# دالة للتنبؤ
def predict(text):
    try:
        result = classifier(text)[0]
        return {
            "label": result['label'],
            "score": round(result['score'], 4)
        }
    except Exception as e:
        return {"error": str(e)}

# إنشاء واجهة Gradio
demo = gr.Interface(
    fn=predict,
    inputs=gr.Textbox(lines=2, placeholder="أدخل النص هنا...", label="النص"),
    outputs=gr.JSON(label="النتيجة"),
    title="تصنيف النص باستخدام Hugging Face",
    description="أدخل نصًا لتصنيف المشاعر (إيجابي/سلبي)",
    examples=[
        ["I love this movie, it's amazing!"],
        ["This is the worst product I've ever bought."],
        ["The weather is nice today."]
    ]
)

if __name__ == "__main__":
    demo.launch(share=True)  # share=True لإنشاء رابط عام