Update app.py

app.py

@@ -17,19 +17,21 @@ import os
 app = FastAPI()
 
 # ✅ Configuration locale du cache HF pour Hugging Face
-CACHE_DIR = "/data"
+# ✅ Définir un chemin autorisé pour le cache (à l'intérieur du container Hugging Face)
+CACHE_DIR = "/app/cache"
 os.environ["HF_HOME"] = CACHE_DIR
 os.environ["TRANSFORMERS_CACHE"] = CACHE_DIR
 os.environ["HF_MODULES_CACHE"] = CACHE_DIR
 os.environ["HF_HUB_CACHE"] = CACHE_DIR
 
+
 # ✅ Configuration du modèle d’embedding local (ex: BGE / Nomic / GTE etc.)
 MODEL_NAME = "BAAI/bge-small-en-v1.5"
 
-# tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME, cache_dir=CACHE_DIR)
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME, cache_dir=os.getenv("HF_HOME"))
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME, cache_dir=CACHE_DIR)
 model = AutoModel.from_pretrained(MODEL_NAME, cache_dir=CACHE_DIR)
 
+
 def get_embedding(text: str):
     with torch.no_grad():
         inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True)