Create README.md

README.md

@@ -0,0 +1,56 @@
+---
+title: Image Captioning
+emoji: 🖼️
+colorFrom: blue
+colorTo: pink
+sdk: gradio
+sdk_version: "4.40.0"
+app_file: app.py
+pinned: false
+---
+
+# Image Captioning — Hugging Face Space
+
+Triển khai inference cho mô hình image captioning bằng TensorFlow/Keras, với giao diện Gradio đơn giản cho upload ảnh và nhận caption.
+
+
+# Image Captioning — Hugging Face Space
+
+Triển khai inference cho mô hình image captioning dùng TensorFlow/Keras, EfficientNetV2B0 và giao diện Gradio.
+
+## Cấu trúc tệp cần có
+```text
+.
+├── app.py                      # UI Gradio cho Hugging Face Space
+├── flickr30k.py                # Logic model + tiền xử lý (đã cung cấp)
+├── best_model.keras            # Trọng số mô hình (đặt cùng thư mục)
+├── tokenizer.pkl               # Tokenizer đã fit
+├── model_config.pkl            # Chứa max_length, vocab_size
+├── requirements.txt
+└── README.md
+```
+
+Các hàm sử dụng trực tiếp từ `flickr30k.py`: `load_caption_model`, `load_tokenizer_and_config`, `load_feature_extractor`, `extract_features_from_image`, `generate_caption`.
+
+## Chạy cục bộ
+```bash
+python -m venv .venv
+. .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate
+pip install --upgrade pip
+pip install -r requirements.txt
+
+# Đảm bảo 3 tệp đã có:
+# best_model.keras, tokenizer.pkl, model_config.pkl
+
+python app.py
+```
+Mở URL Gradio hiển thị trong terminal.
+
+## Triển khai lên Hugging Face Spaces
+1) Tạo Space mới: SDK = Gradio, chọn CPU hoặc GPU tùy trọng số.
+2) Đẩy các tệp: `app.py`, `flickr30k.py`, `requirements.txt`, `README.md`, và 3 tệp trọng số/cấu hình.
+3) Sau khi build hoàn tất, Space sẽ mở UI upload ảnh và trả caption.
+
+## Ghi chú tương thích
+- Mặc định dùng `tensorflow==2.12.0`. Nếu bạn dùng trọng số huấn luyện ở phiên bản khác, cần đồng bộ phiên bản TensorFlow/Keras tương ứng.
+- Sử dụng `opencv-python-headless` thay vì `opencv-python` để tránh lỗi GUI trên môi trường server.