Update app.py

app.py

@@ -1,244 +1,165 @@
 import os
 import subprocess
 import sys
-import time
 import importlib.util
 
 # ==========================================
-# PHẦN 1: CẤU HÌNH & HÀM HỆ THỐNG (SYSTEM EXPERT)
+# 1. HÀM HỆ THỐNG & SETUP (ROBUST MODE)
 # ==========================================
 
 def run_command(command, message):
     print(f"⏳ {message}...")
     try:
-        # Chuyển đổi lệnh shell phức tạp để chạy an toàn
         result = subprocess.run(command, shell=True, capture_output=True, text=True)
         if result.returncode != 0:
-            print(f"❌ Lỗi tại: {message}")
-            print(f"📝 Chi tiết lỗi: {result.stderr}")
+            print(f"❌ Lỗi (nhưng sẽ thử tiếp tục): {message}")
+            print(f"📝 Chi tiết: {result.stderr}")
             return False
-        else:
-            print(f"✅ Xong: {message}")
-            return True
+        print(f"✅ Xong: {message}")
+        return True
     except Exception as e:
         print(f"❌ Exception: {e}")
         return False
 
 def setup_environment():
-    """Thiết lập môi trường chuẩn Studio"""
-    # 1. Cài đặt System Dependencies
-    run_command("apt-get update -qq && apt-get install -y espeak-ng git build-essential -qq", "Cài đặt System Tools")
+    # 1. Cài System Tools
+    run_command("apt-get update -qq && apt-get install -y espeak-ng git build-essential -qq", "System Tools")
     
-    # 2. Xử lý Repo
-    if os.path.exists("VieNeu-TTS"):
-        print("📂 Repo đã tồn tại, đang pull cập nhật...")
-        os.chdir("VieNeu-TTS")
-        run_command("git pull", "Cập nhật Repo")
-    else:
-        run_command("git clone https://github.com/pnnbao97/VieNeu-TTS.git", "Clone Repo VieNeu-TTS")
-        os.chdir("VieNeu-TTS")
-
-    # 3. Cài đặt Dependencies (Ưu tiên UV để tốc độ cao)
-    print("🛠️ Đang cài đặt thư viện (Deep Learning Core)...")
+    # 2. Clone Repo (Xử lý đường dẫn thông minh)
+    if not os.path.exists("VieNeu-TTS"):
+        run_command("git clone https://github.com/pnnbao97/VieNeu-TTS.git", "Clone VieNeu-TTS")
+    
+    # 3. Cài đặt Python Dependencies (FIXED)
+    # Bỏ qua chỉ định CUDA cứng, để pip tự chọn bản phù hợp nhất với HF Space
+    print("🛠️ Đang cài đặt thư viện (Auto-detect Hardware)...")
     
-    # Cài đặt UV nếu chưa có
-    run_command("curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh", "Cài UV Manager")
-    os.environ['PATH'] += ":/root/.local/bin" # Cập nhật path tạm thời
+    # Cài torch trước
+    run_command("pip install torch torchvision torchaudio", "Install PyTorch (Auto)")
     
-    # Cài các gói nặng
-    cmds = [
-        "pip install --upgrade pip",
-        "pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121",
-        "pip install neucodec",
-        "pip install -e .", # Cài đặt package hiện tại
-        "pip install gradio"
-    ]
+    # Cài package chính
+    run_command("pip install neucodec", "Install Neucodec")
     
-    for cmd in cmds:
-        run_command(cmd, f"Executing: {cmd}")
+    # Vào thư mục repo để cài requirements nội bộ nếu cần
+    if os.path.exists("VieNeu-TTS"):
+        os.chdir("VieNeu-TTS")
+        run_command("pip install -e .", "Install VieNeu Local")
+        # Quan trọng: Thêm đường dẫn repo vào hệ thống để Python tìm thấy file
+        sys.path.append(os.getcwd())
+        os.chdir("..") # Quay lại root
 
-# ==========================================
-# PHẦN 2: THỰC THI SETUP
-# ==========================================
+    run_command("pip install --upgrade gradio", "Update Gradio")
 
-# Kiểm tra xem đã cài xong chưa để tránh chạy lại khi restart space
-if not importlib.util.find_spec("neucodec"):
+# Chạy setup nếu chưa có thư viện cốt lõi
+if not importlib.util.find_spec("neucodec") or not importlib.util.find_spec("torch"):
     setup_environment()
 else:
-    print("✅ Môi trường đã sẵn sàng, bỏ qua bước cài đặt.")
+    # Đảm bảo path vẫn đúng ngay cả khi restart space
     if os.path.exists("VieNeu-TTS"):
-        os.chdir("VieNeu-TTS")
+        sys.path.append(os.path.abspath("VieNeu-TTS"))
 
 # ==========================================
-# PHẦN 3: IMPORT & LOGIC XỬ LÝ (BACKEND)
+# 2. LOGIC XỬ LÝ (BACKEND WRAPPER)
 # ==========================================
 
 import gradio as gr
 import torch
-# Import library từ repo vừa cài
-try:
-    # Giả định cấu trúc import dựa trên repo VieNeu-TTS chuẩn
-    from vieneu.models import VieNeuTTS
-    # Khởi tạo model global để tránh load lại
-    print("🧠 Đang tải mô hình AI...")
-    device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
-    # Lưu ý: Cần điều chỉnh hàm load tùy theo API thực tế của repo nếu có thay đổi
-    # Ở đây tôi dùng cơ chế dynamic import hoặc giả lập n���u cần thiết
-except ImportError:
-    # Fallback nếu import trực tiếp thất bại, ta sẽ cố gắng load từ file inference
-    print("⚠️ Cảnh báo: Không import được trực tiếp. Đang thử phương án dự phòng...")
-    # (Trong thực tế cần check code repo để import đúng class)
-    pass
-
-# Hàm xử lý Dummy để test UI nếu model chưa load được (Safety net)
-def tts_inference(text, speed):
+
+# Hàm bọc để gọi logic từ repo gốc an toàn
+def tts_wrapper(text, speed):
     try:
-        # Đây là nơi gọi hàm thực tế của VieNeu-TTS
-        # Ví dụ: audio = model.infer(text, speed=speed)
-        # Vì tôi không thể chạy code thực tế ngay lúc này, tôi sẽ dùng subprocess gọi script gốc
-        # hoặc giả định hàm chuẩn.
-        
-        # GIẢI PHÁP 100% ĂN NGAY: Gọi CLI hoặc Wrapper
-        # Để đảm bảo an toàn, chúng ta sẽ import infer từ gradio_app gốc
-        sys.path.append(os.getcwd())
-        import gradio_app
-        return gradio_app.inference(text, speed) # Giả định hàm tên là inference
+        # Import dynamic để tránh crash lúc khởi động
+        import gradio_app 
+        # Tìm hàm đúng trong code gốc
+        if hasattr(gradio_app, 'inference'):
+            return gradio_app.inference(text, speed)
+        elif hasattr(gradio_app, 'tts_inference'):
+            return gradio_app.tts_inference(text, speed)
+        else:
+            # Fallback: Nếu không tìm thấy hàm, thử tìm model global
+            if hasattr(gradio_app, 'model'):
+                return gradio_app.model.infer(text, speed)
+            return None, "⚠️ Không tìm thấy hàm inference trong gradio_app.py"
+    except ImportError:
+        return None, "❌ Lỗi: Không thể import module 'gradio_app'. Kiểm tra lại cấu trúc thư mục."
     except Exception as e:
-        return None, f"Lỗi xử lý: {str(e)}"
+        return None, f"❌ Lỗi Runtime: {str(e)}"
 
 # ==========================================
-# PHẦN 4: THIẾT KẾ UI/UX CHUYÊN NGHIỆP (FRONTEND)
+# 3. UI/UX HIỆN ĐẠI (GRADIO 4/5 COMPATIBLE)
 # ==========================================
 
-# CSS Tùy chỉnh cao cấp
-custom_css = """
-@import url('https://fonts.googleapis.com/css2?family=Inter:wght@300;400;600;800&display=swap');
-
-body { font-family: 'Inter', sans-serif !important; background-color: #0b0f19; }
-.container { max-width: 1200px; margin: auto; padding-top: 20px; }
+# CSS đã sửa lỗi tương thích
+css = """
+@import url('https://fonts.googleapis.com/css2?family=Inter:wght@400;600;800&display=swap');
+body { font-family: 'Inter', sans-serif; background: #0f172a; }
 
-/* Header Styling */
-.header-box {
+.header-container {
+    background: linear-gradient(135deg, #1e40af 0%, #3b82f6 100%);
+    padding: 2rem;
+    border-radius: 1rem;
+    margin-bottom: 1.5rem;
     text-align: center;
-    background: linear-gradient(90deg, #1e3a8a 0%, #3b82f6 100%);
-    padding: 30px;
-    border-radius: 16px;
     color: white;
-    margin-bottom: 20px;
-    box-shadow: 0 10px 25px -5px rgba(59, 130, 246, 0.5);
+    box-shadow: 0 10px 15px -3px rgba(0, 0, 0, 0.1);
 }
-.header-title { font-size: 2.5rem; font-weight: 800; margin-bottom: 5px; }
-.header-desc { font-size: 1.1rem; opacity: 0.9; font-weight: 300; }
+.header-title { font-size: 2.2rem; font-weight: 800; margin: 0; }
+.header-sub { opacity: 0.9; margin-top: 0.5rem; }
 
-/* Input/Output Panels */
-.panel {
-    background: #1f2937;
-    border: 1px solid #374151;
+/* Thay thế Box cũ bằng custom classes */
+.panel-container {
+    background: #1e293b;
+    border: 1px solid #334155;
     border-radius: 12px;
     padding: 20px;
-    box-shadow: 0 4px 6px -1px rgba(0, 0, 0, 0.1);
 }
 
-/* Button Styling */
-#generate-btn {
-    background: linear-gradient(90deg, #10b981 0%, #059669 100%);
+#gen-btn {
+    background: linear-gradient(90deg, #059669 0%, #10b981 100%);
     border: none;
-    color: white;
-    font-weight: 600;
+    color: white; 
     font-size: 1.1rem;
-    padding: 12px;
-    border-radius: 8px;
-    transition: transform 0.1s;
+    font-weight: bold;
 }
-#generate-btn:hover { transform: scale(1.02); box-shadow: 0 0 15px rgba(16, 185, 129, 0.4); }
-
-/* Footer */
-.footer { text-align: center; margin-top: 30px; color: #6b7280; font-size: 0.8rem; }
 """
 
-with gr.Blocks(css=custom_css, theme=gr.themes.Soft(primary_hue="blue", neutral_hue="slate")) as demo:
+# Sử dụng cú pháp mới chuẩn Gradio 4+
+with gr.Blocks(css=css, theme=gr.themes.Soft()) as demo:
     
-    with gr.Column(elem_classes="container"):
-        # 1. Header Section
-        with gr.Box(elem_classes="header-box"):
-            gr.Markdown("""
-            <div class="header-title">🇻🇳 VieNeu-TTS Studio</div>
-            <div class="header-desc">Hệ thống tổng hợp tiếng Việt Neural tiên tiến | Chất lượng Studio</div>
-            """)
-
-        # 2. Main Interface (2 Columns)
-        with gr.Row(equal_height=True):
-            
-            # Left Column: Controls
-            with gr.Column(scale=1, elem_classes="panel"):
-                gr.Markdown("### 📝 Thiết lập đầu vào")
-                text_input = gr.Textbox(
-                    label="Văn bản cần đọc", 
-                    placeholder="Nhập tiếng Việt có dấu tại đây...", 
-                    lines=8,
-                    value="Xin chào, đây là hệ thống VieNeu TTS với giao diện được thiết kế lại chuyên nghiệp hơn."
-                )
-                
-                with gr.Row():
-                    speed_slider = gr.Slider(
-                        minimum=0.5, maximum=2.0, value=1.0, step=0.1, 
-                        label="⚡ Tốc độ đọc"
-                    )
-                
-                # Nút bấm lớn
-                btn_run = gr.Button("▶️ TẠO GIỌNG ĐỌC NGAY", elem_id="generate-btn")
-
-            # Right Column: Output
-            with gr.Column(scale=1, elem_classes="panel"):
-                gr.Markdown("### 🎧 Kết quả đầu ra")
-                audio_output = gr.Audio(label="Audio", type="filepath", interactive=False)
-                
-                # Khu vực log hoặc thông tin bổ sung
-                with gr.Accordion("ℹ️ Thông tin kỹ thuật", open=False):
-                    logs = gr.Markdown("Hệ thống đang chạy trên GPU/CPU...")
-
-    # 3. Footer
-    gr.Markdown("Designed with ❤️ by VieNeu-TTS Community", elem_classes="footer")
-
-    # 4. Wiring Logic
-    # Lưu ý: Cần kết nối với hàm xử lý thực tế từ file gốc
-    # Ở đây ta dùng thủ thuật import module gốc để lấy hàm xử lý
-    try:
-        # Cố gắng import module gốc sau khi setup xong
-        sys.path.append(os.getcwd())
-        import gradio_app
-        # Trỏ sự kiện click vào hàm của gradio_app gốc
-        # Giả định hàm gốc tên là 'inference' hoặc 'synthesize' và nhận text làm đầu vào
-        # Nếu hàm gốc yêu cầu nhiều tham số hơn, ta cần wrapper (như bên dưới)
-        
-        def wrapper_inference(text, speed):
-            # Hàm này cần điều chỉnh dựa trên code thực tế của pnnbao97
-            # Ví dụ nếu hàm gốc là gradio_app.predict(text)
-            try:
-                if hasattr(gradio_app, 'inference'):
-                    return gradio_app.inference(text) # Thêm tham số speed nếu model hỗ trợ
-                elif hasattr(gradio_app, 'predict'):
-                    return gradio_app.predict(text)
-                else:
-                    return None
-            except Exception as e:
-                print(f"Inference Error: {e}")
-                return None
-
-        btn_run.click(
-            fn=wrapper_inference,
-            inputs=[text_input, speed_slider],
-            outputs=[audio_output]
-        )
-    except ImportError:
-        # Fallback hiển thị lỗi nếu không load được core
-        def error_handler(x, y): return None
-        btn_run.click(fn=error_handler, inputs=[text_input, speed_slider], outputs=[audio_output])
-        print("❌ CRITICAL: Không thể load module gradio_app gốc. Vui lòng kiểm tra tên file.")
+    # Header Section (Dùng HTML thay vì gr.Box đã bị xóa)
+    gr.HTML("""
+        <div class="header-container">
+            <h1 class="header-title">🇻🇳 VieNeu-TTS Studio</h1>
+            <div class="header-sub">Deep Learning Neural Text-to-Speech | High Fidelity</div>
+        </div>
+    """)
+
+    with gr.Row():
+        # Cột trái: Input
+        with gr.Column(elem_classes="panel-container"):
+            gr.Markdown("### 📝 Nhập liệu")
+            inp_text = gr.Textbox(
+                label="Văn bản",
+                placeholder="Nhập tiếng Việt...",
+                lines=6,
+                value="Xin chào, hệ thống VieNeu TTS đã hoạt động trở lại."
+            )
+            inp_speed = gr.Slider(0.5, 2.0, value=1.0, step=0.1, label="⚡ Tốc độ")
+            btn_run = gr.Button("▶️ TẠO GIỌNG ĐỌC", elem_id="gen-btn", scale=1)
+
+        # Cột phải: Output
+        with gr.Column(elem_classes="panel-container"):
+            gr.Markdown("### 🎧 Kết quả")
+            out_audio = gr.Audio(label="Audio Output", type="filepath")
+            out_msg = gr.Markdown("Sẵn sàng xử lý...")
+
+    # Footer
+    gr.Markdown("<center style='color: #64748b; margin-top: 20px;'>VieNeu-TTS Community Build</center>")
+
+    # Xử lý sự kiện
+    btn_run.click(fn=tts_wrapper, inputs=[inp_text, inp_speed], outputs=[out_audio, out_msg])
 
 # ==========================================
-# PHẦN 5: KHỞI CHẠY
+# 4. RUN
 # ==========================================
 if __name__ == "__main__":
-    print("🚀 Khởi chạy giao diện Studio...")
-    demo.launch(share=True)
+    demo.queue().launch(share=True)