File size: 4,780 Bytes
6102083
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
# API Testing Guide

Sau khi deploy thành công lên Hugging Face Spaces, bạn có thể test API bằng các cách sau:

## Cách 1: Test trực tiếp qua Browser

1. Vào URL của Space: `https://your-space-name.hf.space`
2. Test trực tiếp trên UI
3. Hoặc xem API docs tại: `https://your-space-name.hf.space/docs`

## Cách 2: Test bằng Script Python

### Sử dụng script test_api.py:

```bash
# Test với conversation mặc định
python test_api.py --space_url https://your-space-name.hf.space

# Test với conversation tùy chỉnh
python test_api.py \
    --space_url https://your-space-name.hf.space \
    --test_conversation "Anh ơi tối nay có rảnh không? ||| Em cũng rảnh nè"
```

### Test từng API riêng lẻ:

```python
import requests

SPACE_URL = "https://your-space-name.hf.space"

# 1. Test Intent API
response = requests.post(
    f"{SPACE_URL}/api/intent",
    json={"data": ["Tối nay anh có lịch đột xuất. ||| Thế mai được không?"]}
)
print("Intent:", response.json())

# 2. Test Tone API
response = requests.post(
    f"{SPACE_URL}/api/tone",
    json={"data": ["Tối nay anh có lịch đột xuất. ||| Thế mai được không?"]}
)
print("Tone:", response.json())

# 3. Test Reply Suggestion API
response = requests.post(
    f"{SPACE_URL}/api/reply",
    json={"data": ["Tối nay anh có lịch đột xuất. ||| Thế mai được không?"]}
)
print("Reply:", response.json())
```

## Cách 3: Test bằng cURL

```bash
# Test Intent
curl -X POST "https://your-space-name.hf.space/api/intent" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"data": ["Tối nay anh có lịch đột xuất. ||| Thế mai được không?"]}'

# Test Tone
curl -X POST "https://your-space-name.hf.space/api/tone" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"data": ["Tối nay anh có lịch đột xuất. ||| Thế mai được không?"]}'

# Test Reply Suggestion
curl -X POST "https://your-space-name.hf.space/api/reply" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"data": ["Tối nay anh có lịch đột xuất. ||| Thế mai được không?"]}'
```

## Cách 4: Test bằng Gradio API

```python
import requests

SPACE_URL = "https://your-space-name.hf.space"

# Reply Suggestion tab (fn_index=2)
response = requests.post(
    f"{SPACE_URL}/api/predict",
    json={
        "data": ["Tối nay anh có lịch đột xuất. ||| Thế mai được không?"],
        "fn_index": 2  # Reply Suggestion tab
    }
)

result = response.json()
print("Result:", result)

# Extract suggestion
if "data" in result:
    data = result["data"]
    if isinstance(data, list) and len(data) >= 2:
        suggestion = data[1]  # Second element is the suggestion text
        print(f"Generated Reply: {suggestion}")
```

## Response Format

### Intent/Tone API Response:
```json
[
  {"label": "partner_intent_flirt", "score": 0.85},
  {"label": "partner_intent_invite", "score": 0.12},
  ...
]
```

### Reply Suggestion API Response:
```json
{
  "data": [
    {
      "suggestion": "Mai được nha, em sắp xếp lại lịch cho.",
      "intent": "flirt",
      "intent_score": 0.85,
      "tone": "warm",
      "tone_score": 0.92,
      "male": "Tối nay anh có lịch đột xuất.",
      "female": "Thế mai được không?",
      "model_type": "finetuned"
    },
    "Mai được nha, em sắp xếp lại lịch cho."  # Suggestion text only
  ]
}
```

## Example Test Cases

```python
test_cases = [
    {
        "conversation": "Tối nay anh có lịch đột xuất. ||| Thế mai được không?",
        "expected_intent": "invite_propose",
        "expected_tone": "warm"
    },
    {
        "conversation": "Em dễ thương quá. ||| Cảm ơn anh nha",
        "expected_intent": "flirt_charm",
        "expected_tone": "warm"
    },
    {
        "conversation": "Anh đang làm gì đấy? ||| Đang làm việc",
        "expected_intent": "rapport",
        "expected_tone": "plain"
    }
]

for test in test_cases:
    response = requests.post(
        f"{SPACE_URL}/api/reply",
        json={"data": [test["conversation"]]}
    )
    print(f"\nInput: {test['conversation']}")
    print(f"Response: {response.json()}")
```

## Troubleshooting

### API không response?
- Kiểm tra Space đã deploy xong chưa
- Check Logs tab trong Space để xem lỗi
- Đảm bảo URL đúng format: `https://your-space-name.hf.space`

### Rate limiting?
- Hugging Face Spaces có rate limit
- Đợi vài giây giữa các requests
- Hoặc upgrade Space tier

### Model not found error?
- Check xem fine-tuning đã hoàn thành chưa (xem Logs)
- App sẽ tự động fallback về base model/Inference API
- Check `model_type` trong response để biết đang dùng model nào