Upload 3 files

Dockerfile

@@ -1,39 +1,25 @@
-# استخدام صورة أساسية خفيفة الوزن مع بايثون
 FROM python:3.9-slim
 
-# أضف بعد FROM
-RUN apt-get update && apt-get install -y libopenblas-dev
-
-# تعيين مجلد العمل
 WORKDIR /app
 
-# تثبيت الاعتمادات النظامية المطلوبة
 RUN apt-get update && apt-get install -y \
     build-essential \
     libpq-dev \
     && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
 
-# قبل COPY
-RUN pip install --upgrade pip setuptools wheel
-RUN pip install numpy==1.24.4
-
-# نسخ ملفات المشروع
 COPY . .
 
-# إنشاء مجلد للذاكرة المؤقتة
 RUN mkdir -p /app/model_cache && chmod -R 777 /app
 
-# تثبيت متطلبات بايثون
+RUN pip install --upgrade pip setuptools wheel
+RUN pip install numpy==1.24.4
 RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
 
-# تعيين متغيرات البيئة
 ENV FLASK_APP=app.py
 ENV FLASK_ENV=production
 ENV TRANSFORMERS_CACHE=/app/model_cache
 ENV TORCH_CACHE=/app/model_cache
 
-# فتح المنفذ
 EXPOSE 7860
 
-# تشغيل التطبيق مع Gunicorn
-CMD ["gunicorn", "--workers", "2", "--threads", "4", "--bind", "0.0.0.0:7860", "--timeout", "120", "app:app"]
+CMD ["gunicorn", "--workers", "1", "--threads", "2", "--bind", "0.0.0.0:7860", "--timeout", "300", "--preload", "app:app"]

app.py

@@ -11,15 +11,15 @@ import json
 app = Flask(__name__)
 CORS(app)
 
-# --- إعداد السجل ---
+# إعدادات التسجيل
 logging.basicConfig(level=logging.INFO)
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
-# --- إعداد النموذج ---
-MODEL_NAME = "tscholak/cxmefzzi"
+# إعدادات النموذج
+MODEL_NAME = "tscholak/1wnr2e8q"  # نموذج أصغر
 SUPABASE_DB_URL = os.getenv('SUPABASE_DB_URL')
 
-# تأكد من وجود مجلد الذاكرة المؤقتة
+# تهيئة مجلد الذاكرة المؤقتة
 os.makedirs("model_cache", exist_ok=True)
 os.environ["TRANSFORMERS_CACHE"] = "model_cache"
 os.environ["TORCH_CACHE"] = "model_cache"
@@ -30,7 +30,7 @@ model = None
 def initialize():
     global tokenizer, model
     try:
-        logger.info("جاري تحميل النموذج...")
+        logger.info("جاري تحميل النموذج بتهيئة منخفضة الذاكرة...")
         tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
             MODEL_NAME,
             cache_dir="model_cache",
@@ -39,7 +39,9 @@ def initialize():
         model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(
             MODEL_NAME,
             cache_dir="model_cache",
-            device_map="auto"
+            device_map="auto",
+            torch_dtype=torch.float16,
+            low_cpu_mem_usage=True
         )
         model.eval()
         logger.info("تم تحميل النموذج بنجاح")
@@ -48,7 +50,6 @@ def initialize():
         raise
 
 initialize()
-
 # --- سكيمة قاعدة البيانات ---
 DB_SCHEMA = """
 CREATE TABLE public.profiles (

requirements.txt

@@ -5,4 +5,5 @@ flask==2.3.2
 flask-cors==3.0.10
 psycopg2-binary==2.9.7
 gunicorn==20.1.0
-accelerate==0.21.0
+accelerate==0.21.0
+python-dotenv==1.0.0