Update app.py

app.py

@@ -2,23 +2,20 @@ from fastapi import FastAPI
 from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
 import torch
 
-# โหลดโมเดล Sentence-Transformer
+# เปลี่ยน cache directory เป็น /tmp
 MODEL_NAME = "sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2"
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)
-model = AutoModel.from_pretrained(MODEL_NAME)
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME, cache_dir="/tmp")
+model = AutoModel.from_pretrained(MODEL_NAME, cache_dir="/tmp")
 
-# สร้าง API
 app = FastAPI()
 
-# ฟังก์ชันแปลงข้อความเป็นเวกเตอร์
 def get_embedding(text):
     inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
     with torch.no_grad():
         outputs = model(**inputs)
-    embedding = outputs.last_hidden_state.mean(dim=1)  # ใช้ค่าเฉลี่ยของ hidden states
+    embedding = outputs.last_hidden_state.mean(dim=1)
     return embedding.squeeze().tolist()
 
-# API Endpoint
 @app.post("/embed")
 async def embed_text(data: dict):
     text = data.get("text", "")