Update app.py

app.py

@@ -9,9 +9,6 @@ import docx
 from arabert.preprocess import ArabertPreprocessor
 import gradio as gr
 
-# تعيين التوكن الخاص بـ OpenAI
-openai.api_key = "sk-proj-62TDbO5KABSdkZaFPPD4T3BlbkFJkhqOYpHhL6OucTzNdWSU"
-
 # التحقق من توفر GPU واستخدامه
 device = 0 if torch.cuda.is_available() else -1
 
@@ -206,36 +203,26 @@ def analyze_files(input_files, output_directory, tokenizer, max_length):
     return results
 
 # تحديد المسارات
-input_directory = "/Volumes/CLOCKWORK T/clockworkspace/first pro/in"
 output_directory_950 = "/Volumes/CLOCKWORK T/clockworkspace/first pro/1000"
-input_directory_950 = "/Volumes/CLOCKWORK T/clockworkspace/first pro/1000"
 output_directory_950_out = "/Volumes/CLOCKWORK T/clockworkspace/first pro/out/1000"
 
 # التأكد من وجود المسارات
 os.makedirs(output_directory_950, exist_ok=True)
 os.makedirs(output_directory_950_out, exist_ok=True)
 
-# معالجة الملفات وتقسيمها
-process_files(input_directory, output_directory_950)
-
-# تحليل الملفات المقسمة إلى 950 توكنز
-analyze_files(input_directory_950, output_directory_950_out, gpt2_tokenizer, 950)
-
-print("تمت معالجة الملفات وتحليلها بنجاح.")
-
 # تعريف واجهة Gradio
 def analyze_and_complete(input_files):
     # معالجة الملفات وتقسيمها
     process_files(input_files, output_directory_950)
     
     # تحليل الملفات المقسمة إلى 950 توكنز
-    results = analyze_files(input_directory_950, output_directory_950_out, gpt2_tokenizer, 950)
+    results = analyze_files(input_files, output_directory_950_out, gpt2_tokenizer, 950)
     
     return results
 
 interface = gr.Interface(
     fn=analyze_and_complete,
-    inputs=gr.File(file_count="multiple", type="file"),
+    inputs=gr.File(file_count="multiple", type="filepath"),
     outputs="json",
     title="Movie Script Analyzer and Completer",
     description="Upload text, PDF, or DOCX files to analyze and complete the movie script."