Update app.py

app.py

@@ -4,30 +4,17 @@ from datetime import datetime
 import json
 import io
 from PIL import Image
-import torch
-from transformers import AutoProcessor, AutoModelForCausalLM
+import pytesseract # THAY ĐỔI 1: Thư viện OCR mới
 from ctransformers import AutoModelForCausalLM as CAutoModelForCausalLM
 
-# --- CẤU HÌNH VÀ TẢI MÔ HÌNH (PHIÊN BẢN ỔN ĐỊNH NHẤT CHO CPU) ---
-device = "cpu"
-print(f"Đang sử dụng thiết bị: {device}")
+# --- CẤU HÌNH VÀ TẢI MÔ HÌNH (PHIÊN BẢN SIÊU NHẸ) ---
+print("Ứng dụng đang khởi động...")
 
-# 1. Tải mô hình OCR (Giữ nguyên, đã ổn định)
-print("Đang tải mô hình OCR (Florence-2-base)...")
-ocr_model_id = "microsoft/Florence-2-base"
-ocr_processor = AutoProcessor.from_pretrained(ocr_model_id, trust_remote_code=True)
-ocr_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
-    ocr_model_id, 
-    device_map=device, 
-    torch_dtype=torch.float32,
-    trust_remote_code=True,
-    attn_implementation="eager" 
-)
-print("Tải xong mô hình OCR.")
+# THAY ĐỔI 2: XÓA HOÀN TOÀN KHỐI TẢI MÔ HÌNH OCR NẶNG NỀ
+print("Sử dụng Tesseract OCR (siêu nhẹ).")
 
-# 2. DÙNG CTRANSFORMERS ĐỂ TẢI GGUF (ĐỔI NHÀ CUNG CẤP)
+# DÙNG CTRANSFORMERS ĐỂ TẢI GGUF (Giữ nguyên)
 print("Đang tải mô hình LLM (Llama-3-8B GGUF for CPU)...")
-# SỬ DỤNG PHIÊN BẢN GGUF TỪ MỘT NHÀ CUNG CẤP KHÁC
 llm_model_id = "bartowski/Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF"
 llm_model_file = "Meta-Llama-3-8B-Instruct-Q4_K_M.gguf"
 llm = CAutoModelForCausalLM.from_pretrained(
@@ -43,20 +30,17 @@ print("Tải xong mô hình LLM.")
 # --- CÁC HÀM XỬ LÝ ---
 
 def run_ocr(image: Image.Image) -> str:
-    if image is None: return "Lỗi: Vui lòng cung cấp hình ảnh."
-    prompt = "<OCR>"
-    inputs = ocr_processor(text=prompt, images=image, return_tensors="pt").to(device)
-    generated_ids = ocr_model.generate(
-        input_ids=inputs["input_ids"],
-        pixel_values=inputs["pixel_values"],
-        max_new_tokens=2048,
-        num_beams=3
-    )
-    generated_text = ocr_processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
-    parsed_text = ocr_processor.post_process_generation(generated_text, task="<OCR>", image_size=(image.width, image.height))
-    return parsed_text['<OCR>']
+    # THAY ĐỔI 3: VIẾT LẠI HOÀN TOÀN HÀM OCR
+    """Hàm chạy Tesseract OCR để đọc chữ từ ảnh"""
+    try:
+        text = pytesseract.image_to_string(image)
+        return text
+    except Exception as e:
+        print(f"Lỗi Tesseract: {e}")
+        return "Lỗi khi đọc chữ từ ảnh."
 
 def extract_order_from_text(text: str) -> dict:
+    # (Giữ nguyên không thay đổi)
     prompt = f"""<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>
     You are an expert assistant that only outputs valid JSON. Extract order information from the text. The JSON object must contain "ten_khach_hang" (string, null if not found) and "danh_sach_hang" (an array of items). Each item must have "ten_hang" (string), "so_luong" (number), "don_vi" (string), "ma_hang" (string, null if not found), and "ghi_chu" (string, null if not found).<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>
     Text Content:
@@ -74,6 +58,7 @@ def extract_order_from_text(text: str) -> dict:
         return {"error": "AI trả về định dạng không hợp lệ", "raw_response": response_text}
 
 def create_excel_file(order_data: dict):
+    # (Giữ nguyên không thay đổi)
     if not order_data or "danh_sach_hang" not in order_data or not order_data["danh_sach_hang"]: return None
     flat_data = []
     customer = order_data.get('ten_khach_hang', 'N/A')
@@ -86,11 +71,12 @@ def create_excel_file(order_data: dict):
     df = pd.DataFrame(flat_data)
     output = io.BytesIO()
     with pd.ExcelWriter(output, engine='openpyxl') as writer: df.to_excel(writer, index=False, sheet_name='DonHang')
-    timestamp = datetime.now().strftime("%Ym%d_%H%M%S")
+    timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
     filename = f"don_hang_{timestamp}.xlsx"
     return (filename, output.getvalue())
 
 def process_image_and_extract(image):
+    # (Giữ nguyên không thay đổi)
     try:
         if image is None: return "Vui lòng dán ảnh vào.", None, None
         extracted_text = run_ocr(image)
@@ -111,7 +97,7 @@ def process_image_and_extract(image):
         print(traceback_str)
         return f"Lỗi nghiêm trọng: {error_str}", None, None
 
-# --- XÂY DỰNG GIAO DIỆN GRADIO ---
+# --- XÂY DỰNG GIAO DIỆN GRADIO (GIỮ NGUYÊN) ---
 with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as app:
     gr.Markdown("# Ứng dụng Trích xuất Đơn hàng từ Ảnh chụp màn hình")
     gr.Markdown("Chụp màn hình email/tin nhắn đặt hàng, sau đó dán (Ctrl+V) vào ô bên dưới và nhấn 'Xử lý'.")