update

Dockerfile

@@ -30,15 +30,16 @@ RUN conda env create -f environment.yml && \
 SHELL ["conda", "run", "-n", "myapp-env", "/bin/bash", "-c"]
 
 # Bước 6: Cài đặt/nâng cấp PyTorch, torchvision, torchaudio với GPU (CUDA 12.1)
-RUN echo "Bắt đầu cài đặt/nâng cấp PyTorch, torchvision, torchaudio với GPU (CUDA 12.1)..." && \
+RUN echo "Bắt đầu cài đặt/nâng cấp PyTorch, torchvision, torchaudio với GPU (CUDA 11.8)..." && \
     pip install --no-cache-dir --upgrade \
-        torch torchvision torchaudio \
-        --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 && \
-    echo "Đã cài đặt/nâng cấp PyTorch, torchvision, torchaudio cho cu121."
+        torch==2.3.1 torchvision==0.18.1 torchaudio==2.3.1 \
+        --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 && \
+    echo "Đã cài đặt/nâng cấp PyTorch, torchvision, torchaudio cho cu118."
 
 # Bước 7: Xác thực cài đặt (RẤT QUAN TRỌNG)
 # Output ở đây sẽ cho bạn biết PyTorch có nhận CUDA 11.8 không.
 RUN echo "--- KIỂM TRA MÔI TRƯỜNG SAU KHI CÀI ĐẶT ---" && \
+    echo "Kiến trúc hệ thống:" && uname -m && \
     echo "Đường dẫn Conda:" && which conda && \
     echo "Đường dẫn Python:" && which python && \
     echo "Phiên bản Python:" && python --version && \
@@ -64,4 +65,4 @@ COPY . .
 
 # Bước 10: Thiết lập lệnh mặc định để chạy ứng dụng của bạn
 # Điều này giả định rằng app.py của bạn khởi chạy server Gradio.
-CMD ["python", "app.py"]
+CMD ["conda", "run", "-n", "myapp-env", "python", "app.py"] # Đảm bảo chạy trong môi trường conda

environment.yml

@@ -9,10 +9,10 @@ dependencies:
   - python=3.11.12
   # --- CUDA Toolkit và các gói Conda chính ---
   # Yêu cầu cudatoolkit 12.1 từ channel nvidia
-  - nvidia::cudatoolkit=12.1
+  - nvidia::cudatoolkit=11.8
   # Cài faiss-gpu từ channel pytorch, nó nên tương thích với CUDA 12.1
   # Bỏ phiên bản cụ thể để lấy bản stable mới nhất tương thích
-  - pytorch::faiss-gpu
+  - faiss-gpu
   - numpy<2.0                  # Hoặc numpy=1.26.4 (để tương thích với faiss cũ hơn nếu cần)
                                # Với Faiss mới hơn, có thể không cần ghim chặt numpy<2.0 nữa,
                                # nhưng để an toàn, bạn có thể giữ lại hoặc thử bỏ đi nếu faiss mới hỗ trợ numpy 2.x