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handler.py
CHANGED
@@ -2,7 +2,7 @@ from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
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import torch
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import json
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class EndpointHandler:
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def __init__(self, model_dir):
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# Cargar el modelo y el tokenizador desde el directorio del modelo
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self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir)
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@@ -11,10 +11,10 @@ class EndpointHandler: # Aseg煤rate de que el nombre sea EndpointHandler
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def preprocess(self, data):
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# Preprocesamiento de la entrada
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if isinstance(data, dict) and "
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input_text = data["
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else:
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raise ValueError("Esperando un diccionario con la clave '
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# Tokenizaci贸n de la entrada
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tokens = self.tokenizer(input_text, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True)
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@@ -37,4 +37,3 @@ class EndpointHandler: # Aseg煤rate de que el nombre sea EndpointHandler
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outputs = self.inference(tokens)
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result = self.postprocess(outputs)
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return result
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import torch
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import json
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class EndpointHandler:
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6 |
def __init__(self, model_dir):
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7 |
# Cargar el modelo y el tokenizador desde el directorio del modelo
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8 |
self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir)
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11 |
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12 |
def preprocess(self, data):
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13 |
# Preprocesamiento de la entrada
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14 |
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if isinstance(data, dict) and "inputs" in data:
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15 |
+
input_text = data["inputs"]
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16 |
else:
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17 |
+
raise ValueError("Esperando un diccionario con la clave 'inputs'")
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# Tokenizaci贸n de la entrada
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20 |
tokens = self.tokenizer(input_text, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True)
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37 |
outputs = self.inference(tokens)
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38 |
result = self.postprocess(outputs)
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return result
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