Create app.py
Browse files
app.py
ADDED
@@ -0,0 +1,46 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
+
from fastapi import FastAPI, HTTPException
|
2 |
+
from pydantic import BaseModel
|
3 |
+
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
|
4 |
+
import torch
|
5 |
+
|
6 |
+
# Khởi tạo FastAPI
|
7 |
+
app = FastAPI()
|
8 |
+
|
9 |
+
# Tải model và tokenizer khi ứng dụng khởi động
|
10 |
+
model_name = "Qwen/Qwen2.5-0.5B"
|
11 |
+
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
|
12 |
+
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype="auto", device_map="auto")
|
13 |
+
|
14 |
+
# Định nghĩa request body
|
15 |
+
class TextInput(BaseModel):
|
16 |
+
prompt: str
|
17 |
+
max_length: int = 100
|
18 |
+
|
19 |
+
# API endpoint để sinh văn bản
|
20 |
+
@app.post("/generate")
|
21 |
+
async def generate_text(input: TextInput):
|
22 |
+
try:
|
23 |
+
# Mã hóa đầu vào
|
24 |
+
inputs = tokenizer(input.prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
|
25 |
+
|
26 |
+
# Sinh văn bản
|
27 |
+
outputs = model.generate(
|
28 |
+
inputs["input_ids"],
|
29 |
+
max_length=input.max_length,
|
30 |
+
num_return_sequences=1,
|
31 |
+
no_repeat_ngram_size=2,
|
32 |
+
do_sample=True,
|
33 |
+
top_k=50,
|
34 |
+
top_p=0.95
|
35 |
+
)
|
36 |
+
|
37 |
+
# Giải mã kết quả
|
38 |
+
generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
|
39 |
+
return {"generated_text": generated_text}
|
40 |
+
except Exception as e:
|
41 |
+
raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))
|
42 |
+
|
43 |
+
# Endpoint kiểm tra sức khỏe
|
44 |
+
@app.get("/")
|
45 |
+
async def root():
|
46 |
+
return {"message": "Qwen2.5-0.5B API is running!"}
|