Update app.py

app.py

@@ -1,53 +1,3 @@
-# Code anh Thang
-# import gradio as gr
-# from transformers import AutoProcessor, AutoModelForVision2Seq
-# from PIL import Image
-# import torch
-
-# device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
-# torch.cuda.empty_cache()
-
-# model_id = "prithivMLmods/Camel-Doc-OCR-062825"
-# processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True)
-# model = AutoModelForVision2Seq.from_pretrained(
-#     model_id,
-#     torch_dtype=torch.float16 if device == "cuda" else torch.float32,
-#     trust_remote_code=True
-# ).to(device)
-
-# def predict(image, prompt=None):
-#     image = image.convert("RGB")
-
-#     # Cực kỳ quan trọng: text="" bắt buộc phải có
-#     inputs = processor(images=image, text=prompt, return_tensors="pt").to(device)
-#     # In debug để kiểm tra input_ids
-#     print(">>> input_ids shape:", inputs.input_ids.shape)
-#     generated_ids = model.generate(
-#         **inputs,
-#         max_new_tokens=512,
-#         do_sample=False,
-#         use_cache=False,  # ✅ Thêm dòng này để fix lỗi cache_position
-#         eos_token_id=processor.tokenizer.eos_token_id,
-#         pad_token_id=processor.tokenizer.pad_token_id
-#     )
-
-#     result = processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
-#     return result
-
-# demo = gr.Interface(
-#     fn=predict,
-#     inputs=[
-#         gr.Image(type="pil", label="Tải ảnh tài liệu lên"),
-#         gr.Textbox(label="Gợi ý (tuỳ chọn)", placeholder="VD: Trích số hóa đơn")
-#     ],
-#     outputs="text",
-#     title="Camel-Doc OCR - Trích xuất văn bản từ ảnh"
-# )
-
-# if __name__ == "__main__":
-#     demo.launch()
-
-# Code fix
 import os
 import json
 import re