Spaces:
Running
Running
File size: 3,212 Bytes
83a2a70 3ba690a 0490f39 83a2a70 0490f39 c62298d 0490f39 83a2a70 0490f39 3ba690a e5574dd 3ba690a 0490f39 3ba690a 5ead8fb 3ba690a 99af9f6 c62298d 3ba690a 3caec61 83a2a70 3caec61 83a2a70 d59b989 9a96732 83a2a70 0490f39 83a2a70 e5574dd 3ba690a 99af9f6 3ba690a e5574dd 83a2a70 99af9f6 c62298d 3caec61 83a2a70 0490f39 83a2a70 0490f39 83a2a70 04460c9 3ba690a |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 |
import os
import gradio as gr
import pandas as pd
import comtradeapicall
from huggingface_hub import InferenceClient
# کلید COMTRADE (فعلاً برای preview نیازی به آن نداریم)
subscription_key = os.getenv("COMTRADE_API_KEY", "")
# توکن Hugging Face
hf_token = os.getenv("HF_API_TOKEN")
client = InferenceClient(token=hf_token)
def get_importers(hs_code: str, year: str, month: str):
period = f"{year}{int(month):02d}"
df = comtradeapicall.previewFinalData(
typeCode='C', freqCode='M', clCode='HS', period=period,
reporterCode=None, cmdCode=hs_code, flowCode='M',
partnerCode=None, partner2Code=None,
customsCode=None, motCode=None,
maxRecords=500, includeDesc=True
)
if df is None or df.empty:
return pd.DataFrame(columns=["کد کشور","نام کشور","ارزش CIF"])
df = df[df['cifvalue'] > 0]
result = (
df.groupby(["reporterCode","reporterDesc"], as_index=False)
.agg({"cifvalue":"sum"})
.sort_values("cifvalue", ascending=False)
)
result.columns = ["کد کشور","نام کشور","ارزش CIF"]
return result
def provide_advice(table_data: pd.DataFrame, hs_code: str, year: str, month: str):
if table_data is None or table_data.empty:
return "ابتدا باید اطلاعات واردات را نمایش دهید."
table_str = table_data.to_string(index=False)
period = f"{year}/{int(month):02d}"
prompt = (
f"جدول زیر کشورهایی را نشان میدهد که کالا با کد HS {hs_code} را در دوره {period} وارد کردهاند:\n"
f"{table_str}\n\n"
"لطفاً بر اساس این اطلاعات دو پاراگراف مشاوره تخصصی بنویسید."
)
# فراخوانی text_generation
outputs = client.text_generation(
model="google/gemma-2b",
inputs=prompt,
parameters={"max_new_tokens":256}
)
# خروجی اولین شات
return outputs[0]["generated_text"]
current_year = pd.Timestamp.now().year
years = [str(y) for y in range(2000, current_year+1)]
months = [str(m) for m in range(1, 13)]
with gr.Blocks() as demo:
gr.Markdown("## نمایش کشورهایی که یک کالا را وارد کردهاند")
with gr.Row():
inp_hs = gr.Textbox(label="HS Code")
inp_year = gr.Dropdown(choices=years, label="سال", value=str(current_year))
inp_month = gr.Dropdown(choices=months, label="ماه", value=str(pd.Timestamp.now().month))
btn_show = gr.Button("نمایش اطلاعات")
out_table = gr.Dataframe(
headers=["کد کشور","نام کشور","ارزش CIF"],
datatype=["number","text","number"],
interactive=True,
)
btn_show.click(get_importers, [inp_hs, inp_year, inp_month], out_table)
btn_advice = gr.Button("ارائه مشاوره تخصصی")
out_advice = gr.Textbox(label="مشاوره تخصصی", lines=6)
btn_advice.click(
provide_advice,
inputs=[out_table, inp_hs, inp_year, inp_month],
outputs=out_advice
)
if __name__ == "__main__":
demo.launch()
|