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="", 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

Hàm mock xử lý ảnh — chỉ để test UI
def mock_predict(image, prompt=None):
    return f"Fake OCR result for image. Prompt: {prompt or 'N/A'}"

demo = gr.Interface(
    # fn=predict,
    fn=mock_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()