Upload 2 files

app.py

@@ -0,0 +1,58 @@
+import gradio as gr
+import torch
+from PIL import Image
+from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
+
+# =========================
+# 1️⃣ LOAD MODEL
+# =========================
+model_name = "MathLLMs/MathCoder-VL-8B"
+
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
+model = AutoModel.from_pretrained(
+    model_name,
+    torch_dtype=torch.float32,
+    low_cpu_mem_usage=True,
+    device_map="cpu",
+    trust_remote_code=True
+)
+model.eval()
+
+# =========================
+# 2️⃣ XỬ LÝ ẢNH + VĂN BẢN
+# =========================
+def solve_math(image, question):
+    if image is None and (not question or question.strip() == ""):
+        return "⚠️ Hãy tải ảnh hoặc nhập câu hỏi."
+
+    # Model multimodal — gọi forward tự động xử lý cả 2 modality
+    with torch.no_grad():
+        response, _ = model.chat(tokenizer, image=image, question=question)
+    return response
+
+
+# =========================
+# 3️⃣ GIAO DIỆN GRADIO
+# =========================
+with gr.Blocks(theme="soft") as demo:
+    gr.Markdown("## 🧮 MathCoder-VL-8B — Multimodal Reasoning (CPU Demo)")
+    gr.Markdown(
+        "Model có thể nhận **ảnh + câu hỏi toán học**, sau đó sinh lời giải bằng ngôn ngữ tự nhiên."
+    )
+
+    with gr.Row():
+        with gr.Column(scale=1):
+            image_input = gr.Image(type="pil", label="Tải ảnh toán học (optional)")
+            text_input = gr.Textbox(
+                label="Câu hỏi hoặc mô tả", 
+                placeholder="Ví dụ: Hãy giải bài toán trong hình, hoặc nhập đề bài...",
+                lines=3
+            )
+            btn = gr.Button("💡 Giải toán")
+
+        with gr.Column(scale=1):
+            output = gr.Textbox(label="Lời giải", lines=15)
+
+    btn.click(fn=solve_math, inputs=[image_input, text_input], outputs=output)
+
+demo.launch()

requirements.txt

@@ -0,0 +1,6 @@
+
+torch>=2.2.0
+transformers>=4.40.0
+accelerate
+gradio>=4.0.0
+Pillow