Update app.py

app.py

@@ -1,58 +1,69 @@
+import os
 import sys
 import subprocess
-import os
+import gradio as gr
+
+# מתקין חבילות נדרשות אם חסרות
+print("===== Application Startup at", os.popen('date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S"').read().strip(), "=====")
 
-# התקנת חבילות חסרות
-print("מתקין חבילות נדרשות...")
 try:
-    subprocess.check_call([sys.executable, "-m", "pip", "install", 
-                          "transformers>=4.38.0", 
-                          "huggingface_hub>=0.20.0", 
-                          "torch>=2.0.0", 
-                          "accelerate>=0.25.0", 
-                          "bitsandbytes>=0.40.0"])
+    import transformers
+    import huggingface_hub
+    import torch
+    import accelerate
+    import bitsandbytes
+except ImportError:
+    print("מתקין חבילות נדרשות...")
+    packages = [
+        "transformers>=4.38.0",
+        "huggingface_hub>=0.20.0",
+        "torch>=2.0.0",
+        "accelerate>=0.25.0",
+        "bitsandbytes>=0.40.0"
+    ]
+    subprocess.check_call([sys.executable, "-m", "pip", "install"] + packages)
     print("התקנת החבילות הושלמה בהצלחה!")
-except Exception as e:
-    print(f"שגיאה בהתקנת החבילות: {str(e)}")
 
-# יבוא של הספריות הנדרשות
+# מייבא את הספריות אחרי התקנה במידת הצורך
 try:
-    import gradio as gr
+    import transformers
     from huggingface_hub import login
-    from transformers import pipeline
+    import torch
+    import gradio as gr
     print("יבוא הספריות הצליח!")
-except Exception as e:
+except ImportError as e:
     print(f"שגיאה ביבוא הספריות: {str(e)}")
     sys.exit(1)
 
-# התחברות ל-Hugging Face עם מפתח מהגדרות הסודות
+# מתחבר לחשבון Hugging Face
 token = os.environ.get("HF_TOKEN")
 if token:
     login(token)
     print("התחברות ל-Hugging Face הצליחה!")
 else:
-    print("אזהרה: לא נמצא מפתח HF_TOKEN!")
+    print("אזהרה: טוקן HF_TOKEN לא מוגדר בסביבת העבודה. ייתכן שלא תהיה גישה למודל.")
 
-# טעינת המודל
+# הגדרת שם המודל
 model_name = "google/gemma-3n-E2B-it-litert-preview"
-print(f"טוען מודל {model_name}...")
 
+# טוען את המודל
+print(f"טוען מודל {model_name}...")
+generator = None
 try:
-    generator = pipeline(
+    generator = transformers.pipeline(
         "text-generation",
         model=model_name,
         device_map="auto",
         torch_dtype="auto",
         model_kwargs={"quantization_config": {"load_in_4bit": True}}
     )
-    print("המודל נטען בהצלחה!")
+    print("טעינת המודל הצליחה!")
 except Exception as e:
     print(f"שגיאה בטעינת המודל: {str(e)}")
-    generator = None
 
 def ask_model(prompt):
     if generator is None:
-        return "המודל לא נטען כראוי. בדוק את הלוגים."
+        return "המודל לא נטען בהצלחה. בדוק את לוג השגיאות."
     
     try:
         outputs = generator(
@@ -62,16 +73,32 @@ def ask_model(prompt):
         )
         return outputs[0]["generated_text"]
     except Exception as e:
-        return f"שגיאה בקבלת תשובה: {str(e)}"
+        return f"שגיאה בהפעלת המודל: {str(e)}"
 
-# יצירת ממשק המשתמש
-demo = gr.Interface(
-    fn=ask_model,
-    inputs=gr.Textbox(lines=3, placeholder="שאל שאלה..."),
-    outputs=gr.Textbox(label="תשובה"),
-    title="Genie - צ'אטבוט Gemma 3n",
-    description="צ'אטבוט מבוסס על מודל Gemma 3n של Google"
-)
+# יצירת ממשק משתמש
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown("# מודל ג'מה 3n")
+    gr.Markdown("כתוב שאלה או בקשה והמודל יענה:")
+    
+    with gr.Row():
+        input_text = gr.Textbox(
+            placeholder="כתוב כאן את השאלה שלך...", 
+            lines=3, 
+            label="קלט"
+        )
+        output_text = gr.Textbox(label="תשובת המודל", lines=10)
+    
+    submit_btn = gr.Button("שלח")
+    submit_btn.click(fn=ask_model, inputs=input_text, outputs=output_text)
+    
+    gr.Examples(
+        [
+            "מה דעתך על בינה מלאכותית?",
+            "כתוב סיפור קצר על חתול וכלב שהם חברים",
+            "הסבר לי את תורת היחסות בצורה פשוטה"
+        ],
+        input_text
+    )
 
 # הפעלת הממשק
 demo.launch()