Spaces:
Running
Running
File size: 3,237 Bytes
83a2a70 3ba690a 0490f39 83a2a70 a556cf5 c62298d 0490f39 83a2a70 0490f39 3ba690a e5574dd 3ba690a 0490f39 3ba690a a556cf5 3ba690a 99af9f6 a556cf5 99af9f6 a556cf5 c62298d 3ba690a 3caec61 83a2a70 3caec61 83a2a70 d59b989 9a96732 83a2a70 8ba43cf 0e8609b 8ba43cf 0e8609b 8ba43cf 83a2a70 e5574dd 3ba690a 99af9f6 3ba690a a556cf5 83a2a70 a556cf5 3caec61 83a2a70 0490f39 83a2a70 0490f39 83a2a70 04460c9 3ba690a a556cf5 |
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 83 |
import os
import gradio as gr
import pandas as pd
import comtradeapicall
from huggingface_hub import InferenceClient
# کلید COMTRADE
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."
)
try:
# استفاده از متد conversational
outputs = client.conversational(
text=prompt,
model="google/gemma-2b-it",
max_new_tokens=256
)
return outputs["generated_text"]
except Exception as e:
return f"خطا در تولید مشاوره: {str(e)}"
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() |