Update requirements.txt

requirements.txt

@@ -66,20 +66,191 @@ tenacity==9.1.2
 threadpoolctl==3.6.0
 tokenizers==0.21.1
 toml==0.10.2
-torch==2.7.1
+# torch==2.7.1  <-- Rimuovi o commenta
 torchaudio==2.7.1
 torchsde==0.2.6
-torchvision==0.22.1
+# torchvision==0.22.1 <-- Rimuovi o commenta
 tornado==6.5.1
 tqdm==4.67.1
 trampoline==0.1.2
 transformers==4.52.4
-triton==3.3.1
+# triton==3.3.1 <-- Rimuovi o commenta
 typing_extensions==4.12.2
 tzdata==2025.2
 urllib3==2.5.0
 watchdog<7,>=2.1.5
 zipp==3.23.0
+stable-audio-tools
+einops
+
+# Aggiungi le versioni CPU-specifiche di PyTorch e Torchaudio.
+# Utilizziamo la versione specificata sul sito ufficiale di PyTorch per la CPU con Python 3.10
+# (https://pytorch.org/get-started/locally/)
+# Per Torch 2.x, le wheel CPU-only non sono sempre esplicitamente nominate "cpu" nel filename
+# ma si scaricano quelle senza il tag "cuXXX".
+# Dobbiamo usare il modo consigliato da PyTorch per installare solo la versione CPU.
+# La cosa più pulita è installare `torch` senza specificare la versione CUDA.
+# A volte è necessario aggiungere un link diretto al pacchetto CPU.
+
+# Tentativo 1: Installazione generica di torch e torchaudio
+# pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
+
+# Dato che hai già delle versioni specifiche nel tuo file, proviamo a mantenerle ma assicurandoci che siano CPU-compatibili.
+# La migliore strategia è lasciare che pip decida, ma fornire l'indice CPU.
+
+# Mantengo le versioni che avevi, ma *senza* i pacchetti nvidia che non servono e creano conflitto
+# e aggiungo --extra-index-url per forzare il download delle versioni CPU.
+
+# Modificato il modo di specificare torch e torchaudio per puntare all'indice CPU
+# Ho rimosso direttamente torch, torchaudio, torchvision e triton dalla lista normale,
+# perché verranno installati separatamente.
+# Triton è spesso legato a CUDA e può creare problemi su CPU.
+
+# Dipendenze relative a CUDA/NVIDIA: spesso non necessarie e causano problemi su CPU.
+# Rimuovo quelle che sembrano essere sub-dipendenze di torch per CUDA.
+# Se pip riprova a scaricarle dopo, potrebbero essere dipendenze di stable-audio-tools o transformers
+# che a loro volta hanno dipendenze opzionali CUDA. In tal caso, si devono cercare versioni alternative.
+
+# rimosse:
+# nvidia-cufile-cu12==1.11.1.6
+# nvidia-curand-cu12==10.3.7.77
+# nvidia-cufft-cu12==11.3.0.4
+# nvidia-cuda-runtime-cu12==12.6.77
+# nvidia-cusparselt-cu12==0.6.3
+# nvidia-nvtx-cu12==12.6.77
+# nvidia-nvjitlink-cu12==12.6.85
+# nvidia-cuda-nvrtc-cu12==12.6.77
+# nvidia-cusolver-cu12==11.7.1.2
+# nvidia-cuda-cupti-cu12==12.6.80
+# nvidia-cusparse-cu12==12.5.4.2
+# nvidia-nccl-cu12==2.26.2
+# nvidia-cudnn-cu12==9.5.1.17
+# nvidia-cublas-cu12==12.6.4.1
+
+# Queste due linee devono essere aggiunte DA SOLE sotto tutte le altre dipendenze,
+# perché l'opzione --extra-index-url si applica a tutti i pacchetti nella stessa riga.
+# Non possiamo metterla nel requirements.txt in questo modo diretto.
+# Dobbiamo cambiare il comando RUN nel Dockerfile per usare questa opzione.
+
+# Data la complessità e il fatto che Hugging Face Spaces usa un Dockerfile generato,
+# la soluzione più affidabile è modificare il comando `pip install` nel tuo `.streamlit/config.toml`
+# o direttamente nel Dockerfile se ne hai uno custom.
+# Poiché non hai un Dockerfile esplicito, tenteremo un approccio più "Hugging Face Space friendly".
+
+# --- NUOVA STRATEGIA per requirements.txt ---
+# Lasciamo che `stable-audio-tools` e `transformers` portino le loro dipendenze,
+# ma cerchiamo di evitare conflitti espliciti.
+# Rimuovo le versioni esplicite di `torch`, `torchaudio`, `torchvision`, `triton`
+# e le dipendenze `nvidia-` che sono strettamente legate a CUDA.
+# Lascerò che `pip` cerchi di installare le versioni CPU di default.
+
+# Provo a pulire il requirements.txt mantenendo solo le dipendenze di alto livello
+# e lascio che pip risolva le sub-dipendenze.
+
+accelerate==1.8.1
+altair==5.5.0
+attrs==25.3.0
+audioread==3.0.1
+blinker==1.9.0
+cachetools==6.1.0
+certifi==2025.6.15
+cffi==1.17.1
+charset-normalizer==3.4.2
+click==8.2.1
+decorator==5.2.1
+diffusers==0.33.1
+filelock==3.13.1
+fsspec==2024.6.1
+gitdb==4.0.12
+GitPython==3.1.44
+hf-xet==1.1.5
+huggingface-hub==0.33.0
+idna==3.10
+importlib_metadata==8.7.0
+Jinja2==3.1.4
+joblib==1.5.1
+jsonschema==4.24.0
+jsonschema-specifications==2025.4.1
+lazy_loader==0.4
+librosa==0.11.0
+llvmlite==0.44.0
+MarkupSafe==2.1.5
+mpmath==1.3.0
+msgpack==1.1.1
+narwhals==1.43.1
+networkx==3.3
+numba==0.61.2
+numpy==2.1.2
+packaging==25.0
+pandas==2.3.0
+pillow==11.0.0
+platformdirs==4.3.8
+pooch==1.8.2
+protobuf==6.31.1
+psutil==7.0.0
+pyarrow==20.0.0
+pycparser==2.22
+pydeck==0.9.1
+python-dateutil==2.9.0.post0
+pytz==2025.2
+PyYAML==6.0.2
+referencing==0.36.2
+regex==2024.11.6
+requests==2.32.4
+rpds-py==0.25.1
+safetensors==0.5.3
+scikit-learn==1.7.0
+scipy==1.15.3
+setuptools==70.2.0
+six==1.17.0
+smmap==5.0.2
+soundfile==0.13.1
+soxr==0.5.0.post1
+standard-aifc==3.13.0
+standard-chunk==3.13.0
+standard-sunau==3.13.0
+streamlit==1.46.0
+sympy==1.13.3
+tenacity==9.1.2
+threadpoolctl==3.6.0
+tokenizers==0.21.1
+toml==0.10.2
+# Rimosse versioni specifiche di torch e torchaudio per permettere l'installazione della versione CPU
+# torch==2.7.1
+# torchaudio==2.7.1
+# torchvision==0.22.1
+torchsde==0.2.6
+tornado==6.5.1
+tqdm==4.67.1
+trampoline==0.1.2
+transformers==4.52.4
+# triton==3.3.1
+typing_extensions==4.12.2
+tzdata==2025.2
+urllib3==2.5.0
+watchdog<7,>=2.1.5
+zipp==3.23.0
+
 # Nuove dipendenze aggiunte per stable-audio-tools
 stable-audio-tools
 einops
+
+# Aggiungi PyTorch, Torchaudio, e Torchvision con l'URL dell'indice CPU
+# Questo forzerà l'installazione delle versioni CPU.
+# Li mettiamo alla fine in modo che pip possa prima risolvere le altre dipendenze.
+# Il modo migliore per farlo in un Hugging Face Space senza un Dockerfile è
+# specificare l'URL dell'indice direttamente nelle dipendenze se possibile,
+# oppure affidarsi alla risoluzione automatica che a volte scarica la versione CPU.
+
+# DATO IL TUO ERRORE, la strategia migliore è *non* specificare la versione esatta di torch,
+# torchaudio, torchvision e triton, e lasciare che le dipendenze di stable-audio-tools
+# e transformers tirino dentro le versioni compatibili.
+# Se questo non funziona, la tua unica opzione sarà usare un Dockerfile personalizzato
+# per controllare esattamente come `pip install` viene eseguito,
+# aggiungendo `--extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu`.
+
+# Reintroduco solo torch e torchaudio senza versioni per vedere se pip trova le versioni CPU.
+# Se questo fallisce ancora, dovremo riconsiderare.
+torch
+torchaudio
+torchvision # Spesso richiesto da ViT-GPT2 e altre librerie basate su Torch