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app.py
CHANGED
@@ -3,49 +3,72 @@ import torch
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import re
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import time
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import logging
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-
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8 |
# -------- LOGGING CONFIG --------
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9 |
-
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s [%(levelname)s] %(message)s"
|
10 |
log = logging.getLogger("news-filter")
|
11 |
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12 |
# -------- LOAD MODEL --------
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13 |
model_name = "habulaj/filterinstruct"
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14 |
log.info("🚀 Carregando modelo e tokenizer...")
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15 |
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16 |
-
#
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17 |
-
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18 |
-
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19 |
-
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20 |
-
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21 |
-
# bnb_4bit_compute_dtype=torch.float32, # Não é necessário para 8-bit e pode causar problemas em CPU
|
22 |
-
# bnb_4bit_quant_type="nf4", # Não é necessário para 8-bit
|
23 |
-
# bnb_4bit_use_double_quant=True, # Não é necessário para 8-bit
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24 |
)
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25 |
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26 |
-
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27 |
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28 |
-
#
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29 |
-
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30 |
-
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
|
31 |
model_name,
|
32 |
device_map="cpu",
|
33 |
-
torch_dtype=torch.
|
34 |
low_cpu_mem_usage=True,
|
35 |
-
|
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36 |
)
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37 |
model.eval()
|
38 |
log.info("✅ Modelo carregado (eval mode).")
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39 |
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40 |
-
#
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41 |
-
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42 |
-
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43 |
-
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44 |
-
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45 |
-
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46 |
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47 |
try:
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48 |
-
model = torch.compile(
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49 |
log.info("✅ Modelo compilado com torch.compile.")
|
50 |
except Exception as e:
|
51 |
log.warning(f"⚠️ torch.compile não disponível: {e}")
|
@@ -57,50 +80,72 @@ app = FastAPI(title="News Filter JSON API")
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57 |
def read_root():
|
58 |
return {"message": "News Filter JSON API is running!", "docs": "/docs"}
|
59 |
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60 |
-
# -------- INFERENCE --------
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61 |
def infer_filter(title, content):
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62 |
-
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63 |
-
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64 |
log.info(f"🧠 Inferência iniciada para: {title}")
|
65 |
start_time = time.time()
|
66 |
-
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|
|
67 |
inputs = tokenizer(
|
68 |
prompt,
|
69 |
return_tensors="pt",
|
70 |
truncation=True,
|
71 |
-
max_length=512
|
72 |
-
padding=
|
|
|
73 |
)
|
74 |
-
|
75 |
-
|
76 |
-
|
|
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77 |
with torch.no_grad():
|
78 |
-
|
79 |
-
|
80 |
-
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81 |
-
|
82 |
-
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83 |
-
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84 |
-
|
85 |
-
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86 |
-
|
87 |
-
|
88 |
-
|
89 |
-
|
90 |
-
|
91 |
-
|
92 |
-
generated =
|
93 |
-
|
|
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94 |
log.info("📤 Resultado gerado:")
|
95 |
log.info(generated)
|
96 |
-
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97 |
-
|
|
|
98 |
if match:
|
99 |
duration = time.time() - start_time
|
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100 |
log.info(f"✅ JSON extraído em {duration:.2f}s")
|
101 |
-
|
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102 |
else:
|
103 |
log.warning("⚠️ Falha ao extrair JSON.")
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104 |
raise HTTPException(status_code=404, detail="Unable to extract JSON from model output.")
|
105 |
|
106 |
# -------- API --------
|
@@ -114,7 +159,19 @@ def get_filter(
|
|
114 |
import json
|
115 |
return json.loads(json_output)
|
116 |
except HTTPException as he:
|
117 |
-
raise he
|
118 |
except Exception as e:
|
119 |
log.exception("❌ Erro inesperado:")
|
120 |
-
raise HTTPException(status_code=404, detail="Invalid or malformed JSON output from model.")
|
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3 |
import re
|
4 |
import time
|
5 |
import logging
|
6 |
+
import os
|
7 |
+
from transformers import AutoTokenizer, LlamaForCausalLM, GenerationConfig
|
8 |
+
from peft import AutoPeftModelForCausalLM
|
9 |
+
import gc
|
10 |
+
|
11 |
+
# -------- CONFIGURAÇÕES DE OTIMIZAÇÃO --------
|
12 |
+
os.environ["TOKENIZERS_PARALLELISM"] = "false"
|
13 |
+
os.environ["OMP_NUM_THREADS"] = "2" # Ajuste para seus 2 vcpus
|
14 |
+
os.environ["MKL_NUM_THREADS"] = "2"
|
15 |
+
torch.set_num_threads(2)
|
16 |
+
torch.set_num_interop_threads(1)
|
17 |
|
18 |
# -------- LOGGING CONFIG --------
|
19 |
+
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s [%(levelname)s] %(message)s")
|
20 |
log = logging.getLogger("news-filter")
|
21 |
|
22 |
# -------- LOAD MODEL --------
|
23 |
model_name = "habulaj/filterinstruct"
|
24 |
log.info("🚀 Carregando modelo e tokenizer...")
|
25 |
|
26 |
+
# Tokenizer otimizado
|
27 |
+
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
|
28 |
+
model_name,
|
29 |
+
use_fast=True, # Usa tokenizer fast se disponível
|
30 |
+
padding_side="left" # Padding à esquerda para melhor performance
|
|
|
|
|
|
|
31 |
)
|
32 |
|
33 |
+
# Configurar pad_token se não existir
|
34 |
+
if tokenizer.pad_token is None:
|
35 |
+
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
|
36 |
|
37 |
+
# Modelo otimizado
|
38 |
+
model = AutoPeftModelForCausalLM.from_pretrained(
|
|
|
39 |
model_name,
|
40 |
device_map="cpu",
|
41 |
+
torch_dtype=torch.bfloat16, # bfloat16 é mais rápido que float32 em CPU moderna
|
42 |
low_cpu_mem_usage=True,
|
43 |
+
use_cache=True, # Cache interno do modelo
|
44 |
+
trust_remote_code=True
|
45 |
)
|
46 |
+
|
47 |
model.eval()
|
48 |
log.info("✅ Modelo carregado (eval mode).")
|
49 |
|
50 |
+
# Configuração de geração otimizada
|
51 |
+
generation_config = GenerationConfig(
|
52 |
+
max_new_tokens=100,
|
53 |
+
temperature=1.0,
|
54 |
+
do_sample=False,
|
55 |
+
num_beams=1,
|
56 |
+
use_cache=True,
|
57 |
+
eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
|
58 |
+
pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
|
59 |
+
no_repeat_ngram_size=2,
|
60 |
+
repetition_penalty=1.1,
|
61 |
+
length_penalty=1.0
|
62 |
+
)
|
63 |
|
64 |
+
# Torch compile com configurações otimizadas
|
65 |
try:
|
66 |
+
model = torch.compile(
|
67 |
+
model,
|
68 |
+
mode="reduce-overhead",
|
69 |
+
fullgraph=True,
|
70 |
+
dynamic=False
|
71 |
+
)
|
72 |
log.info("✅ Modelo compilado com torch.compile.")
|
73 |
except Exception as e:
|
74 |
log.warning(f"⚠️ torch.compile não disponível: {e}")
|
|
|
80 |
def read_root():
|
81 |
return {"message": "News Filter JSON API is running!", "docs": "/docs"}
|
82 |
|
83 |
+
# -------- INFERENCE OTIMIZADA --------
|
84 |
def infer_filter(title, content):
|
85 |
+
# Prompt mais conciso para reduzir tokens
|
86 |
+
prompt = f"""Analyze and return JSON filters:
|
87 |
+
Title: "{title}"
|
88 |
+
Content: "{content}"
|
89 |
+
"""
|
90 |
+
|
91 |
log.info(f"🧠 Inferência iniciada para: {title}")
|
92 |
start_time = time.time()
|
93 |
+
|
94 |
+
# Tokenização otimizada
|
95 |
inputs = tokenizer(
|
96 |
prompt,
|
97 |
return_tensors="pt",
|
98 |
truncation=True,
|
99 |
+
max_length=384, # Reduzido de 512 para acelerar
|
100 |
+
padding=False, # Sem padding desnecessário
|
101 |
+
add_special_tokens=True,
|
102 |
)
|
103 |
+
|
104 |
+
input_ids = inputs.input_ids
|
105 |
+
attention_mask = inputs.attention_mask
|
106 |
+
|
107 |
+
# Geração otimizada
|
108 |
with torch.no_grad():
|
109 |
+
with torch.inference_mode(): # Modo de inferência mais rápido
|
110 |
+
outputs = model.generate(
|
111 |
+
input_ids=input_ids,
|
112 |
+
attention_mask=attention_mask,
|
113 |
+
generation_config=generation_config,
|
114 |
+
# Parâmetros adicionais de otimização
|
115 |
+
early_stopping=True,
|
116 |
+
num_return_sequences=1,
|
117 |
+
output_scores=False,
|
118 |
+
return_dict_in_generate=False,
|
119 |
+
)
|
120 |
+
|
121 |
+
# Decodificação otimizada
|
122 |
+
generated_tokens = outputs[0][len(input_ids[0]):]
|
123 |
+
generated = tokenizer.decode(
|
124 |
+
generated_tokens,
|
125 |
+
skip_special_tokens=True,
|
126 |
+
clean_up_tokenization_spaces=True
|
127 |
+
)
|
128 |
+
|
129 |
log.info("📤 Resultado gerado:")
|
130 |
log.info(generated)
|
131 |
+
|
132 |
+
# Regex otimizada
|
133 |
+
match = re.search(r'\{[^{}]*(?:\{[^{}]*\}[^{}]*)*\}', generated, re.DOTALL)
|
134 |
if match:
|
135 |
duration = time.time() - start_time
|
136 |
+
json_result = match.group(0)
|
137 |
log.info(f"✅ JSON extraído em {duration:.2f}s")
|
138 |
+
|
139 |
+
# Limpeza de memória
|
140 |
+
del outputs, generated_tokens, inputs
|
141 |
+
gc.collect()
|
142 |
+
|
143 |
+
return json_result
|
144 |
else:
|
145 |
log.warning("⚠️ Falha ao extrair JSON.")
|
146 |
+
# Limpeza de memória mesmo em caso de erro
|
147 |
+
del outputs, generated_tokens, inputs
|
148 |
+
gc.collect()
|
149 |
raise HTTPException(status_code=404, detail="Unable to extract JSON from model output.")
|
150 |
|
151 |
# -------- API --------
|
|
|
159 |
import json
|
160 |
return json.loads(json_output)
|
161 |
except HTTPException as he:
|
162 |
+
raise he
|
163 |
except Exception as e:
|
164 |
log.exception("❌ Erro inesperado:")
|
165 |
+
raise HTTPException(status_code=404, detail="Invalid or malformed JSON output from model.")
|
166 |
+
|
167 |
+
# -------- WARMUP (OPCIONAL) --------
|
168 |
+
@app.on_event("startup")
|
169 |
+
async def warmup():
|
170 |
+
"""Faz um warmup do modelo para otimizar as primeiras execuções"""
|
171 |
+
log.info("🔥 Executando warmup...")
|
172 |
+
try:
|
173 |
+
# Exemplo simples para warmup
|
174 |
+
infer_filter("Test title", "Test content")
|
175 |
+
log.info("✅ Warmup concluído.")
|
176 |
+
except Exception as e:
|
177 |
+
log.warning(f"⚠️ Warmup falhou: {e}")
|