Update model.py

model.py

@@ -2,36 +2,33 @@ import os
 import torch
 from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
 
-# ✅ ตั้งค่าโมเดล
+# ✅ ใช้ Hugging Face Cache Directory (ที่ Hugging Face อนุญาตให้เขียนไฟล์)
 MODEL_NAME = "deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat"
-MODEL_DIR = "./deepseek_model"
+MODEL_DIR = os.getenv("HF_HOME", "/tmp")  # ใช้ /tmp เป็นค่า default
 
-# ✅ ตรวจสอบและสร้างโฟลเดอร์เก็บโมเดลหากยังไม่มี
-if not os.path.exists(MODEL_DIR):
-    os.makedirs(MODEL_DIR)
-
-# ✅ โหลด Tokenizer และ Model พร้อมใช้ Half Precision (FP16)
+# ✅ โหลด Tokenizer และ Model แบบ half precision (FP16)
 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME, cache_dir=MODEL_DIR)
 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
     MODEL_NAME,
-    torch_dtype=torch.float16,  # Half Precision ลดการใช้ RAM
+    torch_dtype=torch.float16,
     device_map="auto",
-    offload_folder=MODEL_DIR  # Offload โมเดลบางส่วนไปที่ disk ลดการใช้ RAM
+    cache_dir=MODEL_DIR  # ใช้ cache directory ที่ Hugging Face อนุญาตให้เขียนไฟล์
 )
 
 def classify_esi(symptoms):
     """
-    วิเคราะห์ระดับ ESI ตามอาการของผู้ป่วย
+    รับข้อความที่เป็นอาการของผู้ป่วยและใช้ DeepSeek AI วิเคราะห์ระดับ ESI
     """
     prompt = (
-        "คุณเป็นแพทย์เวชศาสตร์ฉุกเฉินที่ต้องประเมินระดับ Emergency Severity Index (ESI) ตามอาการของผู้ป่วย:\n"
-        "- ESI 1: ต้องช่วยชีวิตทันที เช่น หัวใจหยุดเต้น, หยุดหายใจ, ภาวะช็อก\n"
-        "- ESI 2: มีภาวะเสี่ยงสูง เช่น สับสน หมดสติ อาการกำเริบรุนแรง\n"
-        "- ESI 3: ต้องใช้ทรัพยากรหลายอย่าง เช่น ตรวจเลือด เอกซเรย์\n"
-        "- ESI 4: ใช้ทรัพยากรทางการแพทย์เพียงอย่างเดียว เช่น ทำแผล เย็บแผล\n"
-        "- ESI 5: ไม่ต้องใช้ทรัพยากรทางการแพทย์ เช่น เป็นหวัด แผลถลอก\n\n"
-        f"อาการของผู้ป่วย: {symptoms}\n\n"
-        "กรุณาประเมินระดับ ESI ที่เหมาะสมและตอบกลับเป็นตัวเลข 1-5 เท่านั้น หากข้อมูลไม่เพียงพอให้ตอบ 'ไม่สามารถประเมินได้'"
+        "คุณเป็นแพทย์เวชศาสตร์ฉุกเฉินที่มีหน้าที่ประเมินระดับความรุนแรงของผู้ป่วยตาม Emergency Severity Index (ESI) ซึ่งแบ่งเป็น 5 ระดับ:\n"
+        "- ESI 1: ต้องได้รับการช่วยชีวิตทันที เช่น หัวใจหยุดเต้น หยุดหายใจ ความดันต่ำวิกฤติ\n"
+        "- ESI 2: มีภาวะเสี่ยงสูง เช่น สับสน หมดสติ อาการกำเริบที่อาจรุนแรง\n"
+        "- ESI 3: ต้องใช้ทรัพยากรทางการแพทย์หลายอย่าง เช่น ตรวจเลือดและเอกซเรย์\n"
+        "- ESI 4: ต้องใช้ทรัพยากรทางการแพทย์เพียงอย่างเดียว เช่น ทำแผล เย็บแผล\n"
+        "- ESI 5: ไม่ต้องใช้ทรัพยากรทางการแพทย์ เช่น เป็นหวัดเล็กน้อย แผลถลอก\n\n"
+        "อาการของผู้ป่วย: "
+        f"{symptoms}\n\n"
+        "กรุณาประเมินระดับ ESI ที่เหมาะสมและตอบกลับเป็นตัวเลข 1-5 เท่านั้น หากข้อมูลไม่เพียงพอให้ตอบว่า 'ไม่สามารถประเมินได้'"
     )
 
     device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
@@ -47,4 +44,4 @@ def classify_esi(symptoms):
         if esi in response:
             return int(esi)
 
-    return "ไม่สามารถประเมินได้"  # หากโมเดลตอบกลับไม่ใช่ตัวเลข 1-5
+    return "ไม่สามารถประเมินได้"  # กรณีที่โมเดลไม่สามารถให้คำตอบที่เป็นตัวเลขได้