Add app.py

app.py

@@ -0,0 +1,51 @@
+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)