update transformers

app.py

@@ -1,7 +1,6 @@
 import gradio as gr
 import os
-import time
-from huggingface_hub import login, HfApi
+from transformers import pipeline
 
 # Lấy token từ biến môi trường
 token = os.getenv("TOKEN")
@@ -10,30 +9,19 @@ if token is None:
     raise ValueError("TOKEN environment variable not set")
 
 # Đăng nhập vào Hugging Face bằng token
+from huggingface_hub import login
 login(token=token)
 
-# Thiết lập API của Hugging Face để dùng token
-hf_api = HfApi(token=token)
-
-# Đảm bảo rằng tên mô hình là chính xác
+# Tải mô hình từ Hugging Face Hub
 model_name = "HuggingFaceH4/zephyr-orpo-141b-A35b-v0.1"
+classifier = pipeline("text-classification", model=model_name, token=token)
+
+# Định nghĩa hàm xử lý
+def classify_text(text):
+    return classifier(text)
 
-# Hàm tải mô hình với xử lý lỗi
-def load_model_with_retry(model_name, retries=3, delay=5):
-    for i in range(retries):
-        try:
-            demo = gr.load(f"models/{model_name}")
-            return demo
-        except Exception as e:
-            print(f"Error loading model (attempt {i+1}/{retries}): {e}")
-            if i < retries - 1:
-                time.sleep(delay)
-            else:
-                raise
+# Tạo interface Gradio
+iface = gr.Interface(fn=classify_text, inputs="text", outputs="label")
 
-# Thử tải mô hình
-try:
-    demo = load_model_with_retry(model_name)
-    demo.launch()
-except Exception as e:
-    print(f"Failed to load model after multiple attempts: {e}")
+# Khởi chạy ứng dụng
+iface.launch()

requirements.txt

@@ -1,2 +1,3 @@
 huggingface_hub==0.22.2
-gradio
+gradio
+transformers