Update src/streamlit_app.py

src/streamlit_app.py

@@ -25,13 +25,19 @@ def load_model():
     Načte model. Strategii dáme 'simple', protože hlavní spojování
     děláme vlastní funkcí merge_close_entities.
     """
-    device = 0 if torch.cuda.is_available() else -1
+    # Force CPU settings explicitly
+    device = -1 
     model_name = "attack-vector/SecureModernBERT-NER"
     
     tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
-    model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained(model_name)
+    
+    # FIX: Force eager attention and float32 for CPU Spaces
+    model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained(
+        model_name,
+        attn_implementation="eager", # Disables Flash Attention
+        torch_dtype=torch.float32    # Forces full precision for CPU
+    )
 
-    # Důležité: Tady zatím batch_size neurčujeme, to až při volání
     pipe = pipeline(
         "ner", 
         model=model,