app.py

import gradio as gr
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

# Load model từ Hugging Face
model_name = "hHoai/model_vietnamcorrection"  # Thay bằng tên model của bạn
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)

def correct_spelling(input_text):
    # Tokenize input
    inputs = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")
    # Generate prediction
    outputs = model.generate(inputs, max_length=512, num_beams=5, early_stopping=True)
    # Decode output
    corrected_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    return corrected_text

# Tạo giao diện Gradio
demo = gr.Interface(
    fn=correct_spelling,
    inputs="text",
    outputs="text",
    title="Spell Correction Demo",
    description="Nhập câu tiếng Việt bị sai chính tả và nhận câu đã được sửa lỗi."
)

# Chạy demo
if __name__ == "__main__":
    demo.launch()