update

Dockerfile

@@ -29,13 +29,12 @@ RUN conda env create -f environment.yml && \
 # Tên môi trường "myapp-env" phải khớp với tên trong environment.yml
 SHELL ["conda", "run", "-n", "myapp-env", "/bin/bash", "-c"]
 
-# Bước 6: Cài đặt PyTorch, torchvision, torchaudio với GPU bằng pip và index URL cụ thể
-# QUAN TRỌNG: XÁC MINH LẠI URL VÀ HẬU TỐ CUDA (ví dụ: `cu121` thay vì `cu126` nếu đó là chuẩn).
-# URL bạn cung cấp: --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126
-# Lệnh này sẽ tìm các wheel phù hợp với Python và kiến trúc trên index đó.
-RUN echo "Bắt đầu cài đặt PyTorch, torchvision, torchaudio với GPU (CUDA 12.1)..." && \
-    pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126 && \
-    echo "Đã cài đặt PyTorch, torchvision, torchaudio."
+# Bước 6: Cài đặt PyTorch, torchvision, torchaudio với GPU (nhắm đến CUDA 12.1)
+RUN echo "Bắt đầu cài đặt/nâng cấp PyTorch, torchvision, torchaudio với GPU (CUDA 12.1)..." && \
+    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."
 
 # Bước 7: Bước xác thực cài đặt (RẤT QUAN TRỌNG để gỡ lỗi trên Spaces)
 # Bước này sẽ in ra thông tin về môi trường, giúp bạn kiểm tra xem mọi thứ có đúng không.

environment.yml

@@ -2,31 +2,28 @@
 name: myapp-env
 channels:
   - pytorch
-  - nvidia      # Quan trọng cho cudatoolkit
+  - nvidia
   - conda-forge
   - defaults
 dependencies:
-  - python=3.11.12 # Hoặc phiên bản Python của bạn
+  - python=3.11.12
   # --- Các gói Conda ---
-  # Yêu cầu faiss với hỗ trợ GPU cho Linux từ conda-forge
-  # Conda sẽ cố gắng tìm bản build faiss-gpu hoặc faiss kéo theo cudatoolkit
-  # có phiên bản CUDA tương thích với PyTorch bạn sẽ cài.
-  - nvidia::cudatoolkit=12.6 # Phiên bản CUDA tương thích với PyTorch bạn sẽ cài
-  - conda-forge::faiss # Đây là cách gọi phổ biến cho Linux
-  - numpy=1.26.4 # Đảm bảo numpy < 2.0 để tương thích với các gói khác
-  # Hoặc bạn có thể thử chỉ 'conda-forge::faiss' và xem nó có tự động kéo cudatoolkit không.
-  # Để chắc chắn, bạn có thể chỉ định cudatoolkit:
-  # - conda-forge::faiss-gpu cudatoolkit=12.1 # Thay 12.1 bằng phiên bản CUDA PyTorch của bạn sẽ dùng
-  #                                          # (ví dụ, nếu pip install torch ... --index-url .../whl/cu121)
-  # ... các gói conda khác ...
+  - nvidia::cudatoolkit=12.1    # << Thay đổi thành 12.1
+  - conda-forge::faiss-gpu      # << Đổi thành faiss-gpu
+  - numpy=1.26.4                # Giữ nguyên, Conda sẽ quản lý
+  # Bạn có thể thêm pytorch-cpu, torchvision-cpu, torchaudio-cpu ở đây nếu muốn có base
+  # nhưng với pip install --upgrade trong Dockerfile, có thể không quá cần thiết.
+  # - pytorch::pytorch-cpu
+  # - pytorch::torchvision-cpu
+  # - pytorch::torchaudio-cpu
+  # --- Các gói Pip ---
   - pip
   - pip:
     - gradio
     - sentence-transformers
-    - numpy
+    # - numpy # << ĐÃ XÓA
     - unsloth
     - transformers
     - rank_bm25
     - huggingface_hub
-    # KHÔNG có torch ở đây, sẽ cài trong Dockerfile
-    # KHÔNG có faiss ở đây
+    # Các gói pip khác nếu cần