Update app.py

app.py

@@ -13,22 +13,56 @@ MODEL_NAME = "quickmt-en-vi"
 
 def translate_text(text,progress=gr.Progress(track_tqdm=True)):
     global t
-    model_path = Path("/tmp") / MODEL_NAME
+    
+    # 1. Thay đổi thư mục lưu trữ thành một thư mục có quyền ghi (ví dụ: trong thư mục hiện tại /code/ hoặc /app)
+    # Dùng Path("models") để lưu vào thư mục 'models' trong thư mục hiện tại của ứng dụng (nếu có quyền ghi)
+    # HOẶC, nếu bạn đang dùng HF Spaces, dùng Path("/tmp") có thể là một giải pháp tốt hơn
+    
+    # Ở đây tôi đề xuất dùng thư mục 'models' trong thư mục hiện tại.
+    # Hãy đảm bảo rằng thư mục này có quyền ghi.
+    
+    # Sửa đổi: Sử dụng Path("models") / MODEL_NAME
+    MODEL_STORAGE_DIR = Path("/tmp")
+    model_path = MODEL_STORAGE_DIR / MODEL_NAME
+    
+    # Đảm bảo thư mục lưu trữ tồn tại trước khi tải
+    if not MODEL_STORAGE_DIR.exists():
+        MODEL_STORAGE_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+        
     if not model_path.exists():
-        hf_download(
-            model_name="quickmt/" + MODEL_NAME,
-            output_dir=Path("/tmp") / MODEL_NAME,
-        )
+        print(f"Downloading model quickmt/{MODEL_NAME} to {model_path}...")
+        try:
+            hf_download(
+                model_name="quickmt/" + MODEL_NAME,
+                output_dir=model_path,
+            )
+        except Exception as e:
+            print(f"❌ Lỗi khi tải model: {e}")
+            # Nếu tải thất bại, trả về văn bản gốc để tránh dừng chương trình
+            return text 
+            
     try:
-        if t is None:
+        # Giả định biến 't' chưa được định nghĩa hoặc có lỗi liên quan đến việc kiểm tra model cũ
+        # Tôi sẽ đơn giản hóa logic kiểm tra model
+        global t # Đảm bảo biến t có thể được truy cập và sửa đổi.
+        
+        # Nếu t chưa được load hoặc đường dẫn model khác
+        if 't' not in globals() or t is None or str(Path(t.model_path).name) != MODEL_NAME:
+            print(f"Loading model {MODEL_NAME} from {model_path}")
             t = Translator(
                 str(model_path),
                 device="auto",
                 inter_threads=2,
             )
+            
+        if not text.strip():
+            return text
+            
         output = t([text], beam_size=1)
         return output[0]
-    except:
+        
+    except Exception as e:
+        print(f"❌ Lỗi khi tải hoặc dịch: {e}")
         return text
 
 # Tải model và tokenizer 1 LẦN DUY NHẤT
@@ -90,13 +124,13 @@ def chat_with_model(prompt, system_prompt, chatbot_display, internal_history,pro
     # 5. Decode *chỉ* phần trả lời mới
     response_text = tokenizer.decode(output_tokens[0][inputs.shape[-1]:], skip_special_tokens=True)
     translated =  translate_text(response_text)
-    print(translated)
+    print(response_text)
     # 6. Cập nhật "bộ nhớ" (gr.State) với lượt nói MỚI
     internal_history.append({"role": "user", "content": prompt})
-    internal_history.append({"role": "assistant", "content": response_text})
+    internal_history.append({"role": "assistant", "content": translated})
     
     # 7. Cập nhật lịch sử hiển thị (gr.Chatbot)
-    chatbot_display.append([prompt, response_text])
+    chatbot_display.append([prompt, translated])
 
     # 8. Trả về cả hai để cập nhật UI
     # (chuỗi rỗng "" để xóa nội dung trong ô prompt_box)