{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": "# HachimiMT — Dịch Trung → Việt (Kaggle, GPU T4 miễn phí)\n\nChạy app dịch truyện **HachimiMT / MoxhiMT** (CTranslate2) trên Kaggle — GPU T4 miễn phí (~30 giờ/tuần), không cần cài gì trên máy.\n\n## ⚡ Trước khi chạy — bật GPU + Internet\n1. **`Settings → Accelerator → GPU T4 x2`** (app tự dùng các GPU CUDA khả dụng; T4 x2 thường nhanh hơn 1 T4 khi văn bản đủ dài).\n2. **`Settings → Internet → on`** (BẮT BUỘC — để tải code + model và tạo link công khai).\n3. Rồi **`Run All`**.\n\n> ⚠️ **Chọn `GPU T4 x2`** — **KHÔNG chọn `GPU P100`**: P100 (kiến trúc cũ) không hỗ trợ kiểu tính `int8_float16` của model nên app sẽ rớt về CPU (chậm ~50×). Cũng **không chọn TPU** (CTranslate2 không dùng được TPU).\n\n### 🚀 Tốc độ đo thật (T4 x2, cả bộ truyện 2,44 triệu chữ Hán)\n| Chế độ | Tốc độ | Cả bộ truyện 2,44M chữ |\n|---|---|---|\n| **Beam 2** (mặc định, chất lượng) | ~42.000 chữ Hán/giây | ~58 giây |\n| **Beam 1** (nhanh hơn ~1,25×) | ~52.000 chữ Hán/giây | ~47 giây |\n\n> Beam thấp dịch nhanh hơn nhưng chất lượng nhỉnh kém hơn chút (chọn Beam trong giao diện). 1 GPU T4 (vd Colab) đạt ~27.000 chữ/giây — T4 x2 nhanh hơn ~1,5×.\n\nCell cuối in ra **link công khai** (`*.gradio.live`) — bấm vào đó để mở giao diện dịch.\n\nMã nguồn: HF Space [ngocdang83/HachimiMT-demo](https://huggingface.co/spaces/ngocdang83/HachimiMT-demo)."
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### 1. Tải mã nguồn app (từ HF Space, ~75 KB)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import urllib.request, zipfile, os, shutil\n",
    "\n",
    "ZIP_URL = \"https://huggingface.co/spaces/ngocdang83/HachimiMT-demo/resolve/main/hachimimt-local.zip\"\n",
    "urllib.request.urlretrieve(ZIP_URL, \"hachimimt-local.zip\")\n",
    "shutil.rmtree(\"hachimimt\", ignore_errors=True)   # xóa bản cũ nếu chạy lại\n",
    "with zipfile.ZipFile(\"hachimimt-local.zip\") as z:\n",
    "    z.extractall(\".\")\n",
    "print(\"Đã tải + giải nén:\", sorted(os.listdir(\"hachimimt\")))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### 2. Cài thư viện (CTranslate2 + Gradio + tokenizer) — ~1 phút\n",
    "\n",
    "> Nếu thấy vài dòng đỏ `ERROR: pip's dependency resolver ...` về gói Kaggle cài sẵn — **vô hại**, cứ chạy tiếp."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "!pip install -q -r hachimimt/requirements.txt"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### 3. Chạy app — đợi link `*.gradio.live` hiện ra rồi bấm vào\n",
    "\n",
    "Lần dịch đầu sẽ tự tải model (~57 MB) từ Hugging Face."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": "import os, sys\n\n# Bật link share công khai (gradio.live) — app đọc cờ này (cần Internet=on).\nos.environ[\"HACHIMIMT_SHARE\"] = \"1\"\n# Kaggle T4 x2 đồng cấu hình: cho app tự dùng cả 2 GPU nếu có.\nos.environ[\"HACHIMIMT_AUTO_ALL_GPUS\"] = \"1\"\nsys.path.insert(0, os.path.abspath(\"hachimimt/src\"))\n\n# Báo rõ đang chạy GPU hay CPU.\nfrom hardware import detect_hardware_profile\n_hw = detect_hardware_profile()\nif _hw.has_cuda:\n    print(f\"✅ Đang dùng GPU: {_hw.gpu_name} — nhanh!  ({_hw.summary})\")\nelse:\n    print(\"⚠️ Đang chạy CPU (chậm ~50× GPU). Kiểm tra:\\n\"\n          \"   • Settings → Accelerator → GPU T4 x2 (KHÔNG chọn P100 — không tương thích, \"\n          \"sẽ rớt CPU)\\n\"\n          \"   • Settings → Internet → on\\n\"\n          \"   rồi Run All lại.\")\n\nimport app\napp.main()"
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "name": "python"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 4
}