File size: 4,990 Bytes
46a0755
a0a648c
cfecbd0
256ba91
a0a648c
 
 
cfecbd0
8d6b511
46a0755
40da04c
 
 
 
 
a0a648c
40da04c
 
 
 
8d6b511
46a0755
a0a648c
40da04c
a0a648c
 
 
 
 
 
 
 
 
40da04c
8d6b511
46a0755
 
 
 
db982f4
 
cfecbd0
db982f4
 
 
 
40da04c
46a0755
256ba91
 
cfecbd0
a0a648c
40da04c
a0a648c
 
f1442f5
256ba91
 
 
a0a648c
f1442f5
 
 
 
 
 
a0a648c
 
 
 
f1442f5
a0a648c
f1442f5
a0a648c
f1442f5
8d6b511
46a0755
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
40da04c
a0a648c
256ba91
 
 
40da04c
256ba91
46a0755
a0a648c
46a0755
 
40da04c
a0a648c
8d6b511
40da04c
cfecbd0
40da04c
 
 
8d6b511
cfecbd0
46a0755
8d6b511
a0a648c
cfecbd0
a0a648c
 
 
 
 
46a0755
 
 
 
 
 
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
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
# app.py
import os
import pandas as pd
import gradio as gr
import comtradeapicall
from huggingface_hub import InferenceClient
from deep_translator import GoogleTranslator
import spaces  # برای مدیریت GPU کرایه‌ای

# --- بارگذاری HS DATA از CSV گیت‌هاب ---
HS_CSV_URL = (
    "https://raw.githubusercontent.com/"
    "datasets/harmonized-system/master/data/harmonized-system.csv"
)
hs_df = pd.read_csv(HS_CSV_URL, dtype=str)

def get_product_name(hs_code: str) -> str:
    code4 = str(hs_code).zfill(4)
    row = hs_df[hs_df["hscode"] == code4]
    return row.iloc[0]["description"] if not row.empty else "–"

# --- تابع دریافت واردات و پردازش ستون‌ها ---
def get_importers(hs_code: str, year: str, month: str):
    product_name = get_product_name(hs_code)
    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 product_name, pd.DataFrame()

    # شناسایی ستون‌های مورد نیاز
    code_col = next((c for c in df.columns if 'code' in c.lower()), None)
    title_col = next((c for c in df.columns if 'title' in c.lower()), None)
    value_col = next((c for c in df.columns if 'value' in c.lower()), None)
    if not (code_col and title_col and value_col):
        return product_name, df

    df_sorted = df.sort_values(value_col, ascending=False).head(10)
    out = df_sorted[[code_col, title_col, value_col]]
    out.columns = ['کد کشور', 'نام کشور', 'ارزش CIF']
    return product_name, out

# --- تابع تولید مشاوره تخصصی با GPU کرایه‌ای ---
hf_token = os.getenv("HF_API_TOKEN")
client = InferenceClient(token=hf_token)
translator = GoogleTranslator(source='en', target='fa')

@spaces.GPU
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 نمایش داده‌های واردات را انجام دهید."

    df_limited = table_data.head(10)
    table_str = df_limited.to_string(index=False)
    period = f"{year}/{int(month):02d}"
    prompt = (
        f"The following table shows the top {len(df_limited)} countries by CIF value importing HS code {hs_code} during {period}:\n"
        f"{table_str}\n\n"
        "Please provide a detailed and comprehensive analysis of market trends, risks, "
        "and opportunities for a new exporter entering this market."
    )
    try:
        outputs = client.text_generation(
            prompt=prompt,
            model="mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1",
            max_new_tokens=1024
        )
        return translator.translate(outputs)
    except Exception as e:
        return f"خطا در تولید مشاوره: {e}"

# --- رابط کاربری Gradio با تنظیمات UI ---
with gr.Blocks(css="""
  /* رنگ پس‌زمینه سفید و متن سیاه */
  body, .gradio-container { background-color: white !important; color: black !important; }
  /* پنهان کردن فوتر و لینک‌های Gradio */
  footer, .gradio-info { display: none !important; }
""") as demo:
    # عنوان سفارشی راست‌چین
    gr.Markdown(
        "<div dir='rtl' style='text-align: right; font-family: IRANSans;'>"
        "<h2>هوش مصنوعی مشاوره صادراتی با HS Code محصول &ndash; ساخته شده توسط Diginoron</h2>"
        "</div>"
    )

    with gr.Row():
        inp_hs = gr.Textbox(label="کد HS", placeholder="مثلاً 1006")
        inp_year = gr.Textbox(label="سال", placeholder="مثلاً 2023")
        inp_month = gr.Textbox(label="ماه", placeholder="مثلاً 1 تا 12")

    btn_show = gr.Button("نمایش داده‌های واردات")
    out_name = gr.Markdown(label="<div dir='rtl' style='text-align: right; font-family: IRANSans;'>**نام محصول**</div>")
    out_table = gr.Dataframe(
        headers=['کد کشور', 'نام کشور', 'ارزش CIF'],
        datatype=["number", "text", "number"],
        interactive=True
    )

    btn_show.click(
        fn=get_importers,
        inputs=[inp_hs, inp_year, inp_month],
        outputs=[out_name, out_table]
    )

    btn_advice = gr.Button("ارائه مشاوره تخصصی")
    out_advice = gr.Textbox(label="<div dir='rtl' style='text-align: right; font-family: IRANSans;'>مشاوره تخصصی</div>", lines=8)

    btn_advice.click(
        fn=provide_advice,
        inputs=[out_table, inp_hs, inp_year, inp_month],
        outputs=out_advice
    )

if __name__ == "__main__":
    demo.launch(
        share=True,
        show_api=False,
        show_tips=False,
        show_share=False
    )