rev app

app.py

@@ -7,7 +7,7 @@ import spaces
 model = pipeline(
     "automatic-speech-recognition",
     model="Aekanun/whisper-small-hi",
-    device="cpu",
+    device="cuda",  # เปลี่ยนจาก cpu เป็น cuda
     torch_dtype=torch.float16
 )
 
@@ -18,30 +18,21 @@ def transcribe_speech(audio):
         if audio is None:
             return "กรุณาบันทึกเสียงก่อน"
             
-        # Move model to GPU with float16
-        model.model = model.model.to("cuda").half()
-        
+        # ไม่ต้องย้ายโมเดลเพราะอยู่บน GPU อยู่แล้ว
         with torch.amp.autocast('cuda'):
             # Process audio with chunk_length_s
             result = model(
                 audio, 
                 batch_size=1,
-                chunk_length_s=30  # แบ่งเสียงเป็นช่วงละ 30 วินาที
+                chunk_length_s=30
             )
             
             # Get text result
             text = result["text"] if isinstance(result, dict) else result
             
-        # Move model back to CPU
-        model.model = model.model.to("cpu")
-        torch.cuda.empty_cache()
-        
         return text
         
     except Exception as e:
-        # Make sure model is back on CPU in case of error
-        model.model = model.model.to("cpu")
-        torch.cuda.empty_cache()
         return f"เกิดข้อผิดพลาด: {str(e)}"
 
 # Create Gradio interface