fixe

app.py

@@ -1,7 +1,64 @@
- res = requests.post('http://10.100.238.77:11434/api/generate', json={
+from fastapi import FastAPI,HTTPException,status,UploadFile,File
+from pydantic import BaseModel
+import uvicorn
+import logging
+import torch
+import ollama
+import os
+import numpy as np
+from fastapi.responses import Response
+import requests
+from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
+
+os.environ['TRANSFORMERS_CACHE'] = '/app/.cache'
+os.environ['HF_HOME'] = '/app/.cache'
+ 
+Informations = """ 
+-text : Texte à resumé 
+
+output:
+- Text summary : texte resumé
+"""
+
+app =FastAPI(
+    title='Text Summary',
+    description =Informations
+)  
+ 
+#class to define the input text 
+logging.basicConfig(level=logging.INFO)
+logger =logging.getLogger(__name__)
+app.add_middleware(
+    CORSMiddleware,
+    allow_origins=["*"],
+    allow_credentials=True,
+    allow_methods=["*"],
+    allow_headers=["*"],
+)
+
+DEFAULT_PROMPT = "Résumez la plainte suivante en 5 phrases concises, en vous concentrant sur les faits principaux et en évitant toute introduction générique : "
+class TextSummary(BaseModel): 
+    prompt:str 
+    
+@app.get("/")
+async def home():
+    return 'STN BIG DATA'
+# Fonction pour générer du texte à partir d'une requête
+# Modèle pour la requête
+class RequestModel(BaseModel):
+    text: str
+@app.post("/generate/")
+async def generate_text(request: RequestModel):
+    # Assurer la configuration pour une utilisation optimale de la mémoire
+    try:
+        # Combinaison du prompt par défaut et du texte de l'utilisateur
+        full_prompt = DEFAULT_PROMPT + request.text
+
+        # Utilisation de l'API Ollama
+        res = requests.post('http://ollama:11434/api/generate', json={
             "prompt": full_prompt,
             "stream": False,
-            # "model": "llama3"
+            "model": "llama3"
         })
         
         # Vérification de la réponse
@@ -9,4 +66,28 @@
             print("response",res)
             raise HTTPException(status_code=res.status_code, detail="Erreur de l'API Ollama")
         # Extraction du texte généré
-        generated_text = res.json().get('response', '')
+        generated_text = res.json().get('response', '')
+
+        # Traitement du texte pour supprimer les phrases génériques
+        intro_phrases = [
+            "Voici un résumé de la plainte en 5 phrases :",
+            "Résumé :",
+            "Voici ce qui s'est passé :",
+            "Cette plainte a été déposée par"
+        ]
+        
+        for phrase in intro_phrases:
+            if generated_text.startswith(phrase):
+                generated_text = generated_text[len(phrase):].strip()
+                break
+
+        return {"summary_text_2": generated_text}
+
+    except requests.RequestException as e:
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Erreur de requête : {str(e)}")
+    except Exception as e:
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Erreur inattendue : {str(e)}")
+
+if __name__ == "__main__":
+    uvicorn.run("app:app",host="0.0.0.0", port=8000,reload=True) 
+