turns-00031.parquet:10562
b99dd2d9693a52875dce38f8degenerate_repetitionAbsentFinal dense release
USER
ممكن تعدل لي هذا الكود
from gradio_client import Client
client = Client("quardo/gpt-4o-mini-small")
result = client.predict(
message="hello",
model_name="o1-preview",
max_tokens=4096,
temperature=0.7,
top_p=0.95,
api_name="/chat"
)
print(result)
الى انه يدعم انشاء صور من gradio
وهذا اسم ال space
prodia/FLUX.1-dev
وهذا السورس كود حقها
يعني عشان تعرف كيفيه عملها
import gradio as gr import numpy as np import os import random import requests from PIL import Image from io import BytesIO MAX_SEED = np.iinfo(np.int32).max MAX_IMAGE_SIZE = 2048 class APIClient: def __init__(self, api_key=os.getenv("API_KEY"), base_url="inference.prodia.com"): self.headers = { "Content-Type": "application/json", "Accept": "image/jpeg", "Authorization": f"Bearer {api_key}" } self.base_url = f"https://{base_url}" def _post(self, url, json=None): r = requests.post(url, headers=self.headers, json=json) r.raise_for_status() return Image.open(BytesIO(r.content)).convert("RGB") def job(self, config): body = {"type": "inference.flux.dev.txt2img.v1", "config": config} return self._post(f"{self.base_url}/v2/job", json=body) def infer(prompt, seed=42, randomize_seed=False, resolution="1024x1024", guidance_scale=5.0, num_inference_steps=28, progress=gr.Progress(track_tqdm=True)): if randomize_seed: seed = random.randint(0, MAX_SEED) width, height = resolution.split("x") image = generative_api.job({ "prompt": prompt, "width": int(width), "height": int(height), "seed": seed, "steps": num_inference_steps, "guidance_scale": guidance_scale }) return image, seed generative_api = APIClient() with open("header.md", "r") as file: header = file.read() examples = [ "a tiny astronaut hatching from an egg on the moon", "a cat holding a sign that says hello world", "an anime illustration of a wiener schnitzel", ] css=""" #col-container { margin: 0 auto; max-width: 520px; } .image-container img { max-width: 512px; max-height: 512px; margin: 0 auto; border-radius: 0px; } """ with gr.Blocks(css=css) as demo: with gr.Column(elem_id="col-container"): gr.Markdown(header) with gr.Row(): prompt = gr.Text( label="Prompt", show_label=False, max_lines=1, placeholder="Enter your prompt" ) run_button = gr.Button("Run", scale=0) result = gr.Image(label="Result", show_label=False, format="jpeg") with gr.Accordion("Advanced Settings", open=False): seed = gr.Slider( label="Seed", minimum=0, maximum=MAX_SEED, step=1, value=0, ) randomize_seed = gr.Checkbox(label="Randomize seed", value=True) with gr.Row(): resolution = gr.Dropdown( label="Resolution", value="1024x1024", choices=[ "1024x1024", "1024x576", "576x1024" ] ) with gr.Row(): guidance_scale = gr.Slider( label="Guidance Scale", minimum=1, maximum=15, step=0.1, value=3.5, ) num_inference_steps = gr.Slider( label="Number of inference steps", minimum=1, maximum=50, step=1, value=28, ) gr.Examples( examples = examples, fn = infer, inputs = [prompt], outputs = [result, seed], cache_examples="lazy" ) gr.on( triggers=[run_button.click, prompt.submit], fn = infer, inputs = [prompt, seed, randomize_seed, resolution, guidance_scale, num_inference_steps], outputs = [result, seed] ) demo.queue(default_concurrency_limit=8, max_size=10, api_open=False).launch(max_threads=32, show_api=False)ASSISTANT
بالتأكيد! يمكنك تعديل الكود الحالي لاستخدام مساحة "prodia/FLUX.1-dev" من Gradio لإنشاء الصور بدلاً من توليد النصوص. سنستخدم مكتبة `gradio_client` للتواصل مع هذه المساحة وتقديم البرامترز المطلوبة لإنشاء الصورة.
إليك الكود المعدل مع شرح مفصل:
```python
from gradio_client import Client
from PIL import Image
# إنشاء عميل للـ Space "prodia/FLUX.1-dev"
client = Client("prodia/FLUX.1-dev")
# تحديد معلمات إنشاء الصورة
prompt = "a cat holding a sign that says hello world" # النص الوصفي للصورة
seed = 42 # رقم البذرة لتوليد الصور العشوائية (يمكن تركه عشوائيًا)
randomize_seed = False # هل تريد عشوائية البذرة
resolution = "1024x1024" # دقة الصورة المطلوبة
guidance_scale = 5.0 # مقياس الإرشاد للتحكم في دقة التوليد
num_inference_steps = 28 # عدد خطوات التوليد
# استخدام الدالة predict لإنشاء الصورة
# سيتم إرجاع الصورة ومفتاح البذرة المستخدم
result = client.predict(
prompt=prompt,
seed=seed,
randomize_seed=randomize_seed,
resolution=resolution,
guidance_scale=guidance_scale,
num_inference_steps=num_inference_steps,
return_type="pil" # لاستقبال الصورة ككائن PIL.Image
)
# فصل الصورة عن البذرة
image, generated_seed = result
# حفظ الصورة في ملف
image.save("output_image.jpg")
print(f"تم إنشاء الصورة مع الـ seed: {generated_seed} وتم حفظها باسم output_image.jpg")
```
### شرح الخطوات:
1. **استيراد المكتبات اللازمة:**
- `gradio_client.Client`: للتواصل مع مساحة Gradio.
- `PIL.Image`: للتعامل مع الصور الناتجة وحفظها.
2. **إنشاء عميل للـ Space:**
```python
client = Client("prodia/FLUX.1-dev")
```
هذا يربط الكود بمساحة "prodia/FLUX.1-dev" التي تستخدم لإنشاء الصور.
3. **تحديد المعلمات:**
- `prompt`: النص الوصفي للصورة التي ترغب في إنشائها.
- `seed`: رقم البذرة للتحكم في العشوائية (يمكنك تركه عشوائيًا أو تحديده).
- `randomize_seed`: تحديد ما إذا كنت ترغب في عشوائية البذرة أم لا.
- `resolution`: دقة الصورة (مثل "1024x1024").
- `guidance_scale`: مقياس الإرشاد للتحكم في مدى دقة التوليد.
- `num_inference_steps`: عدد خطوات التوليد لتحديد جودة الصورة.
4. **إنشاء الصورة باستخدام الدالة `predict`:**
```python
result = client.predict(
prompt=prompt,
seed=seed,
randomize_seed=randomize_seed,
resolution=resolution,
guidance_scale=guidance_scale,
num_inference_steps=num_inference_steps,
return_type="pil"
)
```
- `return_type="pil"` يجعل الناتج كائن صورة من نوع PIL، مما يسهل حفظه أو التعامل معه.
5. **حفظ الصورة الناتجة:**
```python
image.save("output_image.jpg")
print(f"تم إنشاء الصورة مع الـ seed: {generated_seed} وتم حفظها باسم output_image.jpg")
```
### ملاحظات إضافية:
- **إعداد مفتاح الـ API (إذا لزم الأمر):** بعض مساحات Gradio تتطلب مفتاح API للوصول. إذا كانت مساحة "prodia/FLUX.1-dev" تحتاج إلى مفتاح API، تأكد من تعيين متغير البيئة `API_KEY` قبل تشغيل الكود:
```python
import os
os.environ["API_KEY"] = "your_api_key_here"
```
- **تنصيب الحزم المطلوبة:** تأكد من تنصيب مكتبة `gradio_client` و `Pillow` إذا لم تكن منصبة بالفعل:
```bash
pip install gradio_client Pillow
```
- **تجربة المعلمات:** يمكنك تعديل المعلمات مثل `prompt`, `resolution`, `guidance_scale`, و `num_inference_steps` لتجربة تأثيرها على جودة ونوع الصورة الناتجة.
- **التعامل مع الأخطاء:** ينصح بإضافة معالجة للأخطاء للتأكد من نجاح الطلبات ومعالجة أي مشاكل قد تنشأ أثناء الاتصال بالـ API.
### مثال على معالجة الأخطاء:
```python
from gradio_client import Client
from PIL import Image
import os
try:
client = Client("prodia/FLUX.1-dev")
prompt = "a cat holding a sign that says hello world"
seed = 42
randomize_seed = False
resolution = "1024x1024"
guidance_scale = 5.0
num_inference_steps = 28
result = client.predict(
prompt=prompt,
seed=seed,
randomize_seed=randomize_seed,
resolution=resolution,
guidance_scale=guidance_scale,
num_inference_steps=num_inference_steps,
return_type="pil"
)
image, generated_seed = result
image.save("output_image.jpg")
print(f"تم إنشاء الصورة مع الـ seed: {generated_seed} وتم حفظها باسم output_image.jpg")
except Exception as e:
print(f"حدث خطأ أثناء إنشاء الصورة: {e}")
```
بهذا الشكل، يكون الكود قادرًا على التعامل مع أي أخطاء محتملة وإعلامك بالمشكلة.
إذا كانت لديك أي أسئلة إضافية أو احتجت إلى مزيد من التعديلات، لا تتردد في طرحها!