app.py

import gradio as gr
from transformers import VitsModel, AutoTokenizer
import torch
import tempfile
import shutil
import os
C=0
def text_to_speech(text):
    global C
    # 1. إنشاء مجلد مؤقت
    temp_model_dir = tempfile.mkdtemp()

        # 2. تحميل النموذج والتوكنرايزر داخل المجلد المؤقت
    model = VitsModel.from_pretrained("wasmdashai/vits-ar-sa-huba-v2", cache_dir=temp_model_dir)
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("wasmdashai/vits-ar-sa-huba-v2", cache_dir=temp_model_dir)

    shutil.rmtree(temp_model_dir) 
    C+=1
    print("C:",C)
    return temp_model_dir  # Gradio سيعرض الملف الصوتي

  
        # 5. حذف المجلد الذي تم تحميل النموذج فيه
        

def cleanup_file(file_path):
    if os.path.exists(file_path):
        os.remove(file_path)

# إعداد واجهة Gradio
demo = gr.Interface(
    fn=text_to_speech,
    inputs=gr.Textbox(label="أدخل نصاً"),
    outputs=['text'])
   
   

demo.launch()