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+import gradio as gr
+import torch
+from transformers import pipeline, AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+import os
+
+# --- 🔱 वेदिक टेक्स टू स्पीच: रचयिता दिव्य पटेल जी 🔱 ---
+
+MODEL_ID = "Pateltraders55455/Vedika-text-to-speech-TTS"
+
+print("वेदिक मॉडल लोड हो रहा है... धैर्य रखें।")
+
+try:
+    # फ्री स्पेस की रैम बचाने के लिए 4-bit क्वांटाइजेशन का उपयोग
+    # यह 4B मॉडल को मात्र 3-4GB रैम में समेट देगा
+    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+        MODEL_ID,
+        device_map="auto",
+        load_in_4bit=True, # अजेय क्वांटाइजेशन
+        torch_dtype=torch.bfloat16,
+        low_cpu_mem_usage=True,
+        trust_remote_code=True
+    )
+    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_ID)
+    
+    # TTS पाइपलाइन (यदि आपका मॉडल ट्रांसफॉर्मर्स पाइपलाइन सपोर्ट करता है)
+    # यदि आपने कस्टम क्लास बनाई है, तो यहाँ उसे कॉल करें
+    tts_engine = pipeline("text-to-speech", model=model, tokenizer=tokenizer)
+
+except Exception as e:
+    print(f"त्रुटि: {e}")
+    tts_engine = None
+
+def generate_vedic_speech(text):
+    if not text:
+        return None, "कृपया कुछ शब्द लिखें।"
+    
+    if tts_engine is None:
+        return None, "मॉडल लोड करने में समस्या आई है।"
+
+    try:
+        # ऑडियो जनरेशन
+        output = tts_engine(text)
+        # आउटपुट से ऑडियो डेटा और सैंपलिंग रेट निकालना
+        audio_data = output["audio"]
+        sampling_rate = output["sampling_rate"]
+        
+        return (sampling_rate, audio_data), "सफलतापूर्वक जनरेट किया गया! जय माँ भारती।"
+    except Exception as e:
+        return None, f"प्रोसैस करने में त्रुटि: {str(e)}"
+
+# --- 🚩 शानदार वेदिक इंटरफेस (UI) 🚩 ---
+
+with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as demo:
+    gr.Markdown(f"""
+    # 🔱 वेदिक टेक्स टू स्पीच (Vedika TTS) 🔱
+    **रचयिता:** दिव्य पटेल जी | **मॉडल:** 4B पैरामीटर (Mistral आधारित)
+    
+    यह मॉडल भारत की आवाज़ को तकनीक के साथ जोड़ता है।
+    """)
+    
+    with gr.Row():
+        with gr.Column():
+            input_text = gr.Textbox(
+                label="अपना संदेश यहाँ लिखें", 
+                placeholder="जैसे: प्रणाम! आयुर्वेद जीवन का आधार है।",
+                lines=5
+            )
+            submit_btn = gr.Button("आवाज़ उत्पन्न करें 🚩", variant="primary")
+        
+        with gr.Column():
+            audio_output = gr.Audio(label="वेदिक वाणी")
+            status_msg = gr.Label(label="स्थिति")
+
+    submit_btn.click(
+        fn=generate_vedic_speech,
+        inputs=input_text,
+        outputs=[audio_output, status_msg]
+    )
+
+    gr.Markdown("--- \n *Made with Pride in Bharat 🇮🇳*")
+
+demo.launch()