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import json
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
# Nom du modèle que vous souhaitez utiliser
model_name = "Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct" # Assurez-vous que c'est le bon nom de modèle
# Initialisation globale des variables
tokenizer = None
model = None
# Fonction d'initialisation qui sera appelée lors du démarrage du service
def init():
global tokenizer, model
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
model.eval() # Définir le modèle en mode évaluation
# Fonction de prédiction qui sera appelée pour traiter les requêtes d'inférence
def predict(data):
global tokenizer, model
# Extraire les données d'entrée
inputs = data.get("inputs")
# Vérifier si les données d'entrée sont une chaîne de caractères
if isinstance(inputs, str):
inputs = tokenizer(inputs, return_tensors="pt")
# Générer les prédictions à partir du modèle
outputs = model.generate(**inputs)
# Convertir les résultats en texte
result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
# Retourner le résultat au format JSON
return json.dumps({"result": result})
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