Update app.py

app.py

@@ -1,13 +1,14 @@
 import gradio as gr
+from transformers import AutoProcessor, AutoModelForVision2Seq
 from PIL import Image
 import io
-import base64
-import requests
 
-# استيراد الإعدادات
-from config import OPENROUTER_API_KEY, OPENROUTER_API_URL, MODEL_NAME
+# 🔍 تحميل النموذج والمُعالِج
+model_id = "HuggingFaceM4/sla-v1"
+processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)
+model = AutoModelForVision2Seq.from_pretrained(model_id).to("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
 
-# تعليمات الذكاء الاصطناعي
+# 💬 تعليمات الذكاء الاصطناعي لتكون خبير تداول
 SYSTEM_PROMPT = """
 You are a professional technical analyst with 10 years of experience in financial markets.
 Analyze the chart provided and answer the following:
@@ -22,61 +23,37 @@ Analyze the chart provided and answer the following:
 Answer in Arabic in a professional tone.
 """
 
-# دالة تحويل الصورة إلى Data URI
-def image_to_data_uri(img):
-    buffered = io.BytesIO()
-    img_format = img.format if img.format else "PNG"
-    img.save(buffered, format=img_format)
-    return "data:image/png;base64," + base64.b64encode(buffered.getvalue()).decode("utf-8")
-
-# دالة التحليل
 def analyze_chart(image):
     if image is None:
         return "❌ لم يتم تحميل أي صورة."
 
     try:
-        data_uri = image_to_data_uri(image)
+        # تحويل الصورة إلى RGB
+        img = image.convert("RGB")
 
-        response = requests.post(
-            OPENROUTER_API_URL,
-            headers={
-                "Authorization": f"Bearer {OPENROUTER_API_KEY}",
-                "Content-Type": "application/json"
-            },
-            json={
-                "model": MODEL_NAME,
-                "messages": [
-                    {
-                        "role": "user",
-                        "content": [
-                            {"type": "text", "text": SYSTEM_PROMPT},
-                            {"type": "image_url", "image_url": {"url": data_uri}}
-                        ]
-                    }
-                ],
-                "max_tokens": 384  # ← عدد توكينات مناسب لهذا النموذج
-            }
-        )
+        # إنشاء prompt شامل
+        text = f"Question: {SYSTEM_PROMPT}\nAnswer:"
 
-        result = response.json()
+        # المعالجة
+        inputs = processor(images=img, text=text, return_tensors="pt").to("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
 
-        # التعامل مع الخطأ إذا لم يُعَدّ النموذج إجابة
-        if "choices" not in result or len(result["choices"]) == 0:
-            return f"❌ لم يتم العثور على إجابة من الذكاء الاصطناعي.\nالاستجابة: {result}"
+        # التوليد
+        generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=256)
+        response = processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
 
-        return result["choices"][0]["message"]["content"]
+        return response.strip()
 
     except Exception as e:
-        return f"❌ حدث خطأ أثناء التحليل:\n{str(e)}"
+        return f"❌ حدث خطأ أثناء التحليل: {str(e)}"
 
-# واجهة Gradio
+# 🖥️ واجهة Gradio
 interface = gr.Interface(
     fn=analyze_chart,
     inputs=gr.Image(type="pil", label="تحميل مخطط التداول"),
     outputs=gr.Markdown(label="تحليل الذكاء الاصطناعي"),
-    title="🤖 منصة تحليل التداول الذكية (Pixtral-12B)",
-    description="ارسل مخططًا وسيقوم الذكاء الاصطناعي بتحليله وتقديم صفقات احترافية.",
-    theme="default"
+    title="🤖 منصة تحليل التداول الذكية (نسخة مجانية)",
+    description="استخدم الذكاء الاصطناعي المحلي لتحليل مخططات التداول وإعطاء تحليل احترافي.",
+    theme="default",
 )
 
 if __name__ == "__main__":