Upload 5 files

Dockerfile

@@ -0,0 +1,17 @@
+FROM python:3.9-slim-buster
+
+ENV PYTHONUNBUFFERED=1 \
+    HF_HOME=/app/.cache \
+    TORCH_HOME=/app/cache \
+    USE_CUDA=false
+
+RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends gcc python3-dev
+
+WORKDIR /app
+COPY . .
+
+RUN pip install --upgrade pip && \
+    pip install --no-cache-dir -r requirements.txt && \
+    python -c "from transformers import pipeline; pipeline('zero-shot-classification', model='joeddav/xlm-roberta-large-xnli')"
+
+CMD ["gunicorn", "--bind", "0.0.0.0:7860", "--workers", "1", "--threads", "4", "app:app"]

app.py

@@ -0,0 +1,74 @@
+import os
+import logging
+from flask import Flask, request, jsonify
+from flask_cors import CORS
+from transformers import pipeline
+import torch
+
+app = Flask(__name__)
+CORS(app)
+
+# تهيئة السجل (Logging)
+logging.basicConfig(level=logging.INFO)
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+# الفئات المحددة مسبقًا
+PREDEFINED_LABELS = [
+    "مطار", "مطعم", "سوق", "حديقة", "ملعب", "مسجد",
+    "طريق", "مخبز", "صيدلية", "مستشفى", "مصنع",
+    "محطة وقود", "جامعة", "مطبخ", "غرفة نوم",
+    "حمام", "غرفة معيشة", "شرفة", "مكتب", "صف دراسي"
+]
+
+# متغيرات عامة للنموذج والتهيئة
+MODEL = None
+DEVICE = None
+LABELS_ENCODED = None  # سيتم تخزين تمثيل الـ Labels هنا
+
+def initialize():
+    global MODEL, DEVICE, LABELS_ENCODED
+    DEVICE = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
+    logger.info(f"جار التحميل على الجهاز: {DEVICE}")
+    
+    MODEL = pipeline(
+        task="zero-shot-classification",
+        model="joeddav/xlm-roberta-large-xnli",
+        device=DEVICE,
+        torch_dtype=torch.float16 if DEVICE == "cuda" else torch.float32,
+    )
+    
+    # تهيئة النموذج مع الـ Labels كاملة (Warm-up)
+    logger.info("جار تهيئة النموذج مع الـ Labels...")
+    dummy_result = MODEL(
+        "تهيئة النموذج",
+        PREDEFINED_LABELS,
+        multi_label=False
+    )
+    logger.info("تم تحميل النموذج والـ Labels بنجاح")
+
+# استدعاء التهيئة عند بدء التشغيل
+initialize()
+
+@app.route('/classify', methods=['POST'])
+def classify():
+    try:
+        text = request.json.get('text', '').strip()
+        if not text:
+            return jsonify({"error": "يجب تقديم نص للتصنيف"}), 400
+        
+        # الاستدعاء باستخدام الـ Labels المخزنة مسبقًا
+        result = MODEL(text, PREDEFINED_LABELS, multi_label=False)
+        
+        return jsonify({
+            "prediction": {
+                "label": result["labels"][0],
+                "score": float(result["scores"][0])
+            }
+        })
+    
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"خطأ في التصنيف: {str(e)}")
+        return jsonify({"error": "حدث خطأ أثناء المعالجة"}), 500
+
+if __name__ == '__main__':
+    app.run(host='0.0.0.0', port=7860)

docker-compose.yml

@@ -0,0 +1,23 @@
+version: '3.8'
+
+services:
+  classifier:
+    build: .
+    ports:
+      - "7860:7860"
+    environment:
+      - USE_CUDA=false
+      - HF_HOME=/app/.cache/huggingface
+      - TORCH_HOME=/app/.cache/torch
+      - TOKENIZERS_PARALLELISM=true
+    volumes:
+      - ./logs:/app/logs
+      - ./model_cache:/app/.cache
+    restart: unless-stopped
+    deploy:
+      resources:
+        limits:
+          cpus: '4'
+          memory: 16G
+        reservations:
+          memory: 8G

dockerignore

@@ -0,0 +1,11 @@
+.git
+__pycache__
+*.pyc
+*.pyo
+*.pyd
+.DS_Store
+.env
+venv
+logs/*
+*.log
+test.py

requirements.txt

@@ -0,0 +1,14 @@
+flask==3.0.2
+flask-cors==4.0.0
+transformers==4.40.1
+torch==2.1.0
+accelerate==0.30.1
+gunicorn==21.2.0
+sentencepiece==0.2.0
+huggingface-hub==0.23.1
+cachetools==5.3.3
+protobuf==3.20.3
+onnxruntime==1.16.0
+optimum==1.16.0
+torchvision==0.16.0
+numpy==1.26.4