Update handler.py

handler.py

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 from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, pipeline
-import torch
-import os
 
 class EndpointHandler:
     def __init__(self, model_dir):
-        # Hugging Face passe le répertoire du modèle ici
         self.model_dir = model_dir
         self.model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_dir)
         self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir)
         self.labels = ["presentation","projects","skills","education","contact","fallback"]
-        # Optionnel : créer un pipeline pour simplifier l'inférence
         self.classifier = pipeline("text-classification", model=self.model, tokenizer=self.tokenizer)
 
-    def inference(self, inputs):
-        # inputs est une chaîne de texte
-        outputs = self.classifier(inputs)
+    def __call__(self, request):
+        """
+        Hugging Face Default container attend __call__ comme point d'entrée.
+        `request` est le payload JSON reçu par l'endpoint.
+        """
+        text = request.get("inputs", "")
+        outputs = self.classifier(text)
         return {"label": outputs[0]["label"], "score": float(outputs[0]["score"])}