Update app.py

app.py

@@ -1,26 +1,25 @@
 import gradio as gr
-from transformers import pipeline
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
 
-# Tải các mô hình
-text_generator = pipeline("text-generation", model="gpt2")
-image_classifier = pipeline("image-classification", model="google/vit-base-patch16-224")
+# Tải mô hình và tokenizer cho tiếng Việt
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("vinai/phobert-base")
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("vinai/phobert-base")
 
-# Hàm xử lý đầu vào
-def process_input(text, image=None):
-    if image is not None:
-        results = image_classifier(image)
-        return {result['label']: result['score'] for result in results}
-    else:
-        results = text_generator(text, max_length=100, num_return_sequences=1)
-        return results[0]["generated_text"]
+# Hàm xử lý hội thoại
+def chatbot_response(input_text):
+    # Token hóa văn bản
+    inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True)
+    outputs = model.generate(inputs["input_ids"], max_length=50, num_return_sequences=1)
+    response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
+    return response
 
-# Giao diện kết hợp
+# Giao diện Gradio
 interface = gr.Interface(
-    fn=process_input,
-    inputs=["text", "image"],
+    fn=chatbot_response,
+    inputs="text",
     outputs="text",
-    title="Multimodal AI",
-    description="Nhập văn bản hoặc tải ảnh để AI xử lý."
+    title="Chatbot Tiếng Việt",
+    description="Nhập câu hỏi hoặc tin nhắn để AI phản hồi bằng tiếng Việt."
 )
 
 interface.launch()