Update pages/Подбор фильмов по описанию✏️🔍.py

pages/Подбор фильмов по описанию✏️🔍.py

@@ -21,19 +21,14 @@ def load_model():
     model = AutoModel.from_pretrained("DeepPavlov/rubert-base-cased-sentence")
     return model
     
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("DeepPavlov/rubert-base-cased-sentence")
 
-@st.cache_data
-def encode_description(_tokenizer, _model, description):
-    tokens = _tokenizer(description, return_tensors="pt")
-    with torch.no_grad():
-        outputs = _model(**tokens)
-    embeddings = outputs.last_hidden_state.mean(dim=1)
-    return embeddings.cpu().numpy().astype('float32')
+
+
 
 st.header("Подбор фильмов по описанию ✏️🔍")
 
 # Загрузка данных
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("DeepPavlov/rubert-base-cased-sentence")
 df = load_data('data/final_data.csv')
 embeddings_array, index = embedding_and_index()
 model = load_model()
@@ -43,7 +38,12 @@ user_input = st.text_input("Введите описание фильма:", valu
 
 if st.button("Искать🔍🎦"):
     if user_input:
-        
+        def encode_description(description, tokenizer, model):
+            tokens = tokenizer(description, return_tensors="pt")
+            with torch.no_grad():
+                outputs = model(**tokens)
+            embeddings = outputs.last_hidden_state.mean(dim=1)
+            return embeddings.cpu().numpy().astype('float32')
         # Векторизация введенного запроса с использованием переданных tokenizer и model
         input_embedding = encode_description(user_input, tokenizer, model)