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-from fastapi import FastAPI
+#Inicializamos la aplicación FastAPI
+app = FastAPI(
+    title="ToxicFilterAI API",
+    description="Microservicio de inferencia para detección de toxicidad en comentarios",
+    version="1.0.0"
+)
 
-app = FastAPI()
+#Cargamos el modelo al arrancar el contenedor
+print("⏳ Descargando y montando modelo desde Hugging Face Hub...")
+clasificador = pipeline("text-classification", modelo="ToxicFilterAI/distilbert-toxicidad")
+print("✅ Modelo cargado en memoria.")
 
+#Definimos el contrato de datos (Lo que esperamos recibir)
+class PeticionComentario(BaseModel):
+    texto: str
+
+#Endpoint de Health Check (Buenas prácticas de infraestructura)
 @app.get("/")
-def greet_json():
-    return {"Hello": "World!"}
+def health_check():
+    return {"status": "online", "message": "Motor de inferencia operativo"}
+
+#Endpoint principal de predicción
+@app.post("/api/v1/predict")
+def predecir_toxicidad(peticion: PeticionComentario):
+    if not peticion.texto.strip():
+        raise HTTPException(status_code=400, detail="El texto no puede estar vacío")
+
+    resultado = clasificador(peticion.texto)[0]
+
+    return {
+        "texto_analizado": peticion.texto,
+        "etiqueta_modelo": resultado['label'],
+        "score_confianza": round(float(resultado['score']), 4),
+        "es_toxico": True if resultado['label'] == "Toxic" else False
+    }