app.py

import logging
from flask import Flask, request, jsonify
from transformers import pipeline
import gradio as gr
import os
import torch

# Cấu hình logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)

app = Flask(__name__)

# Load mô hình
logging.info("Loading nguyenvulebinh/vi-mrc-base...")
qa_pipeline = pipeline(
    "question-answering",
    model="nguyenvulebinh/vi-mrc-base",
    device=0 if torch.cuda.is_available() else -1
)

@app.route("/api/answer", methods=["POST"])
def answer():
    try:
        data = request.json
        question = data.get("question")
        context = data.get("context")
        if not question or not context:
            return jsonify({"error": "Missing question or context"}), 400
        result = qa_pipeline(question=question, context=context)
        logging.info(f"Question: {question}, Answer: {result['answer']}")
        return jsonify({"answer": result["answer"]})
    except Exception as e:
        logging.error(f"API error: {e}")
        return jsonify({"error": str(e)}), 500

# Giao diện Gradio để thử nghiệm
def gradio_answer(question, context):
    result = qa_pipeline(question=question, context=context)
    return result["answer"]

iface = gr.Interface(
    fn=gradio_answer,
    inputs=["text", "text"],
    outputs="text",
    title="AgriBot: Hỏi đáp nông nghiệp",
    description="Nhập câu hỏi và ngữ cảnh để nhận câu trả lời về nông nghiệp."
)

if __name__ == "__main__":
    # Chạy Flask trên port 7860 (mặc định của Hugging Face Spaces)
    app.run(host="0.0.0.0", port=7860)