update code

API_TESTING.md

@@ -0,0 +1,176 @@
+# 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
+

README.md

@@ -8,6 +8,7 @@ sdk_version: 4.0.0
 app_file: app.py
 pinned: false
 license: mit
+duplicated_from: null
 ---
 
 # Lovebird - AI Conversation Reply Generator

UI_TESTING.md

@@ -0,0 +1,135 @@
+# UI Testing Guide
+
+Sau khi deploy thành công lên Hugging Face Spaces, bạn có thể test trực tiếp trên UI.
+
+## 🚀 Truy cập UI
+
+1. Vào URL của Space: `https://your-space-name.hf.space`
+2. UI sẽ hiển thị với 3 tabs: **Intent**, **Tone**, và **Reply Suggestion**
+
+## 📝 Cách Test trên UI
+
+### Tab 1: Intent Classification
+
+1. **Chọn tab "Intent"**
+2. **Input có sẵn default value** hoặc click vào **Examples** để chọn conversation mẫu
+3. **Click "Predict Intent"** hoặc nhấn **Enter**
+4. **Xem kết quả** trong JSON format với các intent được sắp xếp theo score
+
+**Example input:**
+```
+Tối nay anh có lịch đột xuất. ||| Thế mai được không?
+```
+
+### Tab 2: Tone Detection
+
+1. **Chọn tab "Tone"**
+2. **Input có sẵn default value** hoặc click vào **Examples**
+3. **Click "Predict Tone"** hoặc nhấn **Enter**
+4. **Xem kết quả** trong JSON format với các tone được sắp xếp theo score
+
+**Example input:**
+```
+Em dễ thương quá. ||| Cảm ơn anh nha
+```
+
+### Tab 3: Reply Suggestion (Main Feature)
+
+1. **Chọn tab "Reply Suggestion"**
+2. **Input conversation** theo format: `"male message ||| female message"`
+   - Hoặc click vào **Examples** để chọn conversation mẫu
+   - Hoặc dùng default value có sẵn
+3. **Click "Generate Reply Suggestion"** hoặc nhấn **Enter**
+4. **Xem kết quả**:
+   - **Suggested Reply**: Câu trả lời được generate
+   - **Detailed Result**: JSON với đầy đủ thông tin (intent, tone, scores, model type)
+
+**Example input:**
+```
+Tối nay anh có lịch đột xuất. ||| Thế mai được không?
+```
+
+**Expected output:**
+- **Suggested Reply**: "Mai được nha, em sắp xếp lại lịch cho."
+- **Detailed Result**: Intent, tone, scores, model type (finetuned/base)
+
+## 🎯 Quick Test Examples
+
+### Test Case 1: Invite/Schedule
+```
+Input: Tối nay anh có lịch đột xuất. ||| Thế mai được không?
+Expected Intent: invite_propose hoặc rapport
+Expected Tone: warm hoặc plain
+```
+
+### Test Case 2: Flirt/Compliment
+```
+Input: Em dễ thương quá. ||| Cảm ơn anh nha
+Expected Intent: flirt_charm
+Expected Tone: warm hoặc playful
+```
+
+### Test Case 3: Small Talk
+```
+Input: Anh đang làm gì đấy? ||| Đang làm việc
+Expected Intent: rapport hoặc smalltalk
+Expected Tone: plain hoặc curious
+```
+
+## ✅ Checklist Test
+
+- [ ] Intent tab hiển thị và chạy được
+- [ ] Tone tab hiển thị và chạy được  
+- [ ] Reply Suggestion tab hiển thị và chạy được
+- [ ] Examples click được và load vào input
+- [ ] Default values có sẵn trong input boxes
+- [ ] Enter key trigger generate
+- [ ] Output hiển thị đúng format
+- [ ] Generated reply hợp lý và contextually appropriate
+- [ ] Detailed result JSON có đầy đủ thông tin
+- [ ] Model type được hiển thị (finetuned/base)
+
+## 🔍 Kiểm tra kết quả
+
+### Intent/Tone Response:
+- ✅ Có ít nhất 1 result với score > 0
+- ✅ Results được sắp xếp theo score giảm dần
+- ✅ Labels không có prefix `partner_` (đã được clean)
+
+### Reply Suggestion Response:
+- ✅ Có suggestion text (không rỗng)
+- ✅ Suggestion ≤ 25 từ
+- ✅ Intent và tone đã được detect
+- ✅ Model type được hiển thị
+- ✅ Suggestion phù hợp với context
+
+## 🐛 Troubleshooting
+
+### UI không load?
+- Check Space đã deploy xong chưa
+- Xem Logs tab trong Space
+
+### Examples không hoạt động?
+- Click vào example sẽ tự động load vào input box
+- Sau đó click button để generate
+
+### Không có output?
+- Check format input: `"male ||| female"` (có dấu |||)
+- Xem Logs tab để check lỗi
+- App sẽ tự động fallback nếu có lỗi
+
+### Generated reply không tốt?
+- Check xem model đã fine-tune xong chưa (xem Logs)
+- Model type trong output sẽ cho biết đang dùng model nào
+- Fine-tuned model sẽ cho kết quả tốt hơn
+
+## 📸 Screenshot Tips
+
+Khi test, có thể screenshot:
+1. Input conversation
+2. Generated reply
+3. Detailed result JSON
+4. Model type indicator
+
+Để document và review sau.
+

app.py

@@ -212,39 +212,107 @@ with gr.Blocks(title=title) as demo:
     gr.Markdown(f"# {title}\n{description}")
     with gr.Tabs():
         with gr.TabItem("Intent"):
-            intent_in = gr.Textbox(lines=6, label="Input Text", placeholder="Type text here…")
-            intent_out = gr.JSON(label="Intent Predictions (sorted)")
-            intent_btn = gr.Button("Predict Intent")
+            gr.Markdown("### 🎯 Intent Classification\nClassify the intent of a conversation (flirt, invite, rapport, etc.)")
+            
+            intent_in = gr.Textbox(
+                lines=5,
+                label="Input Text",
+                placeholder='Enter conversation in format: "male message ||| female message"\n\nExample:\n"Tối nay anh có lịch đột xuất. ||| Thế mai được không?"',
+                value="Tối nay anh có lịch đột xuất. ||| Thế mai được không?"
+            )
+            
+            intent_examples = gr.Examples(
+                examples=[
+                    ["Tối nay anh có lịch đột xuất. ||| Thế mai được không?"],
+                    ["Em dễ thương quá. ||| Cảm ơn anh nha"],
+                    ["Anh đang làm gì đấy? ||| Đang làm việc"],
+                ],
+                inputs=intent_in,
+                label="Example Conversations (Click to use)"
+            )
+            
+            intent_btn = gr.Button("Predict Intent", variant="primary")
+            intent_out = gr.JSON(label="Intent Predictions (sorted by score)")
+            
             intent_btn.click(predict_intent, inputs=intent_in, outputs=intent_out, api_name="intent")
+            intent_in.submit(predict_intent, inputs=intent_in, outputs=intent_out)
 
         with gr.TabItem("Tone"):
-            tone_in = gr.Textbox(lines=6, label="Input Text", placeholder="Type text here…")
-            tone_out = gr.JSON(label="Tone Predictions (sorted)")
-            tone_btn = gr.Button("Predict Tone")
+            gr.Markdown("### 🎭 Tone Detection\nDetect the tone of a conversation (warm, playful, assertive, etc.)")
+            
+            tone_in = gr.Textbox(
+                lines=5,
+                label="Input Text",
+                placeholder='Enter conversation in format: "male message ||| female message"\n\nExample:\n"Tối nay anh có lịch đột xuất. ||| Thế mai được không?"',
+                value="Tối nay anh có lịch đột xuất. ||| Thế mai được không?"
+            )
+            
+            tone_examples = gr.Examples(
+                examples=[
+                    ["Tối nay anh có lịch đột xuất. ||| Thế mai được không?"],
+                    ["Em dễ thương quá. ||| Cảm ơn anh nha"],
+                    ["Anh đang làm gì đấy? ||| Đang làm việc"],
+                ],
+                inputs=tone_in,
+                label="Example Conversations (Click to use)"
+            )
+            
+            tone_btn = gr.Button("Predict Tone", variant="primary")
+            tone_out = gr.JSON(label="Tone Predictions (sorted by score)")
+            
             tone_btn.click(predict_tone, inputs=tone_in, outputs=tone_out, api_name="tone")
+            tone_in.submit(predict_tone, inputs=tone_in, outputs=tone_out)
 
         with gr.TabItem("Reply Suggestion"):
-            reply_in = gr.Textbox(
+            gr.Markdown("### 🎯 Generate AI Reply Suggestion\nEnter a conversation and get an AI-generated reply suggestion based on intent and tone analysis.")
+            
+            with gr.Row():
+                with gr.Column(scale=2):
+                    reply_in = gr.Textbox(
+                        lines=5,
+                        label="Conversation",
+                        placeholder='Enter conversation in format: "male message ||| female message"\n\nExample:\n"Tối nay anh có lịch đột xuất. ||| Thế mai được không?"',
+                        value="Tối nay anh có lịch đột xuất. ||| Thế mai được không?"
+                    )
+                    
+                    reply_examples = gr.Examples(
+                        examples=[
+                            ["Tối nay anh có lịch đột xuất. ||| Thế mai được không?"],
+                            ["Em dễ thương quá. ||| Cảm ơn anh nha"],
+                            ["Anh đang làm gì đấy? ||| Đang làm việc"],
+                            ["Cuối tuần em có rảnh không? ||| Có nè, sao anh?"],
+                        ],
+                        inputs=reply_in,
+                        label="Example Conversations (Click to use)"
+                    )
+                
+                with gr.Column(scale=1):
+                    reply_btn = gr.Button("Generate Reply Suggestion", variant="primary", size="lg")
+            
+            reply_suggestion_text = gr.Textbox(
                 lines=4,
-                label="Conversation",
-                placeholder='Enter conversation in format: "male message ||| female message"\nExample: "Tối nay anh có lịch đột xuất. ||| Thế mai được không?"'
+                label="💬 Suggested Reply",
+                interactive=False,
+                placeholder="Generated reply will appear here..."
             )
-            reply_out = gr.JSON(label="Reply Suggestion Result")
-            reply_suggestion_text = gr.Textbox(
-                lines=3,
-                label="Suggested Reply",
-                interactive=False
+            
+            reply_out = gr.JSON(
+                label="📊 Detailed Result (Intent, Tone, Scores, etc.)",
+                visible=True
             )
-            reply_btn = gr.Button("Generate Reply Suggestion")
             
             def generate_reply_with_extraction(conversation: str) -> Tuple[Dict[str, Any], str]:
                 """Generate reply and extract suggestion text."""
                 result = predict_reply(conversation)
                 suggestion_text = ""
                 if "error" in result:
-                    suggestion_text = f"Error: {result['error']}"
+                    suggestion_text = f"❌ Error: {result['error']}"
                 else:
                     suggestion_text = result.get("suggestion", "")
+                    # Add model type info if available
+                    model_type = result.get("model_type", "")
+                    if model_type:
+                        suggestion_text += f"\n\n(Using: {model_type} model)"
                 return result, suggestion_text
             
             reply_btn.click(
@@ -253,6 +321,13 @@ with gr.Blocks(title=title) as demo:
                 outputs=[reply_out, reply_suggestion_text],
                 api_name="reply"
             )
+            
+            # Allow Enter key to submit
+            reply_in.submit(
+                generate_reply_with_extraction,
+                inputs=reply_in,
+                outputs=[reply_out, reply_suggestion_text]
+            )
 
 
 if __name__ == "__main__":
@@ -266,4 +341,5 @@ if __name__ == "__main__":
         except Exception as e:
             print(f"Setup script error (non-critical, app will continue): {e}")
     
-    demo.launch()
+    # Launch with sharing enabled for easy access
+    demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)

requirements.txt

@@ -1,4 +1,4 @@
-gradio
+gradio>=4.0.0
 transformers
 torch
 huggingface_hub
@@ -15,4 +15,5 @@ peft
 bitsandbytes
 datasets
 pandas
+einops
 

test_api.py

@@ -0,0 +1,162 @@
+"""
+API Testing Script for Lovebird Reply Generator
+
+This script helps you test the deployed Hugging Face Space API.
+
+Usage:
+    python test_api.py --space_url https://your-space-name.hf.space
+"""
+
+import argparse
+import requests
+import json
+from typing import Dict, Any
+
+
+def test_intent_api(space_url: str, text: str):
+    """Test Intent classification API"""
+    api_url = f"{space_url}/api/intent"
+    
+    response = requests.post(api_url, json={"data": [text]})
+    
+    if response.status_code == 200:
+        result = response.json()
+        print("\n✅ Intent API Response:")
+        print(json.dumps(result, indent=2, ensure_ascii=False))
+        return result
+    else:
+        print(f"\n❌ Intent API Error: {response.status_code}")
+        print(response.text)
+        return None
+
+
+def test_tone_api(space_url: str, text: str):
+    """Test Tone classification API"""
+    api_url = f"{space_url}/api/tone"
+    
+    response = requests.post(api_url, json={"data": [text]})
+    
+    if response.status_code == 200:
+        result = response.json()
+        print("\n✅ Tone API Response:")
+        print(json.dumps(result, indent=2, ensure_ascii=False))
+        return result
+    else:
+        print(f"\n❌ Tone API Error: {response.status_code}")
+        print(response.text)
+        return None
+
+
+def test_reply_api(space_url: str, conversation: str):
+    """Test Reply Suggestion API"""
+    api_url = f"{space_url}/api/reply"
+    
+    response = requests.post(api_url, json={"data": [conversation]})
+    
+    if response.status_code == 200:
+        result = response.json()
+        print("\n✅ Reply Suggestion API Response:")
+        print(json.dumps(result, indent=2, ensure_ascii=False))
+        return result
+    else:
+        print(f"\n❌ Reply API Error: {response.status_code}")
+        print(response.text)
+        return None
+
+
+def test_gradio_api(space_url: str, conversation: str, fn_index: int = 2):
+    """Test using Gradio API endpoint"""
+    api_url = f"{space_url}/api/predict"
+    
+    payload = {
+        "data": [conversation],
+        "fn_index": fn_index  # 2 = Reply Suggestion tab
+    }
+    
+    response = requests.post(api_url, json=payload)
+    
+    if response.status_code == 200:
+        result = response.json()
+        print("\n✅ Gradio API Response:")
+        print(json.dumps(result, indent=2, ensure_ascii=False))
+        return result
+    else:
+        print(f"\n❌ Gradio API Error: {response.status_code}")
+        print(response.text)
+        return None
+
+
+def main():
+    parser = argparse.ArgumentParser(description="Test Lovebird API endpoints")
+    parser.add_argument(
+        "--space_url",
+        type=str,
+        required=True,
+        help="URL of your Hugging Face Space (e.g., https://your-space-name.hf.space)"
+    )
+    parser.add_argument(
+        "--test_conversation",
+        type=str,
+        default="Tối nay anh có lịch đột xuất. ||| Thế mai được không?",
+        help="Conversation to test (format: 'male ||| female')"
+    )
+    parser.add_argument(
+        "--test_text",
+        type=str,
+        default="Tối nay anh có lịch đột xuất. ||| Thế mai được không?",
+        help="Text to test for intent/tone"
+    )
+    
+    args = parser.parse_args()
+    
+    print("=" * 60)
+    print("Testing Lovebird API")
+    print("=" * 60)
+    print(f"Space URL: {args.space_url}")
+    print(f"Test conversation: {args.test_conversation}")
+    print()
+    
+    # Test 1: Intent API
+    print("=" * 60)
+    print("Test 1: Intent Classification")
+    print("=" * 60)
+    intent_result = test_intent_api(args.space_url, args.test_text)
+    
+    # Test 2: Tone API
+    print("\n" + "=" * 60)
+    print("Test 2: Tone Classification")
+    print("=" * 60)
+    tone_result = test_tone_api(args.space_url, args.test_text)
+    
+    # Test 3: Reply Suggestion API
+    print("\n" + "=" * 60)
+    print("Test 3: Reply Suggestion (Direct API)")
+    print("=" * 60)
+    reply_result = test_reply_api(args.space_url, args.test_conversation)
+    
+    # Test 4: Gradio API (alternative)
+    print("\n" + "=" * 60)
+    print("Test 4: Reply Suggestion (Gradio API)")
+    print("=" * 60)
+    gradio_result = test_gradio_api(args.space_url, args.test_conversation)
+    
+    # Summary
+    print("\n" + "=" * 60)
+    print("Test Summary")
+    print("=" * 60)
+    print(f"Intent API: {'✅ PASS' if intent_result else '❌ FAIL'}")
+    print(f"Tone API: {'✅ PASS' if tone_result else '❌ FAIL'}")
+    print(f"Reply API: {'✅ PASS' if reply_result else '❌ FAIL'}")
+    print(f"Gradio API: {'✅ PASS' if gradio_result else '❌ FAIL'}")
+    
+    # Show generated reply if available
+    if reply_result and "data" in reply_result:
+        reply_data = reply_result["data"][0] if isinstance(reply_result["data"], list) else reply_result["data"]
+        if isinstance(reply_data, list) and len(reply_data) > 1:
+            suggestion = reply_data[1]  # Second element is the suggestion text
+            print(f"\n💬 Generated Reply: {suggestion}")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
+