Update app.py

app.py

@@ -1,16 +1,20 @@
 from fastapi import FastAPI, Query
-from transformers import pipeline
-import requests
+from transformers import AutoModelForImageClassification, AutoFeatureExtractor
 from PIL import Image
+import requests
 from io import BytesIO
+import torch
 
-# إنشاء FastAPI
+# إنشاء التطبيق
 app = FastAPI(title="Image to Text API", description="تصنيف الصور باستخدام Hugging Face")
 
-# تحميل النموذج عبر pipeline
-pipe = pipeline(
-    "image-classification",
-    model="asyafalni/arabichar-v3",
+# تحميل النموذج والمُعالج
+model = AutoModelForImageClassification.from_pretrained(
+    "asyafalni/arabichar-v3",
+    trust_remote_code=True
+)
+extractor = AutoFeatureExtractor.from_pretrained(
+    "asyafalni/arabichar-v3",
     trust_remote_code=True
 )
 
@@ -18,17 +22,27 @@ pipe = pipeline(
 def root():
     return {"message": "مرحبًا! أرسل رابط صورة إلى /classify"}
 
-@app.get("/classify")
+@app.post("/classify")
 def classify_image(url: str = Query(..., description="رابط الصورة")):
     try:
         # تحميل الصورة من الرابط
         response = requests.get(url)
         image = Image.open(BytesIO(response.content))
 
-        # تمرير الصورة إلى النموذج
-        result = pipe(image)
+        # تجهيز المدخلات
+        inputs = extractor(images=image, return_tensors="pt")
+
+        # تمريرها للنموذج
+        with torch.no_grad():
+            outputs = model(**inputs)
+            logits = outputs.logits
+            predicted_class = logits.argmax(-1).item()
 
         # إرجاع النتيجة
-        return {"url": url, "result": result}
+        return {
+            "url": url,
+            "predicted_class": model.config.id2label[predicted_class],
+            "scores": logits.softmax(-1).tolist()
+        }
     except Exception as e:
         return {"error": str(e)}