Int

Dockerfile

@@ -0,0 +1,12 @@
+FROM python:3.9-slim
+
+WORKDIR /code
+
+COPY ./requirements.txt /code/requirements.txt
+
+RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /code/requirements.txt
+
+COPY . .
+
+# Chạy uvicorn và bắt buộc mở cổng 7860
+CMD ["uvicorn", "app:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "7860"]

app.py

@@ -0,0 +1,38 @@
+from fastapi import FastAPI, HTTPException
+from pydantic import BaseModel
+from transformers import pipeline
+
+app = FastAPI(title="PhoBERT Vietnamese Comment Classifier API")
+
+# Khởi tạo pipeline phân loại văn bản khi khởi động ứng dụng
+try:
+    classifier = pipeline("text-classification", model="vanhai123/phobert-vi-comment-4class")
+except Exception as e:
+    classifier = None
+    print(f"Lỗi nạp mô hình: {e}")
+
+class CommentInput(BaseModel):
+    text: str
+
+@app.get("/")
+def home():
+    return {"status": "active", "message": "API phân loại bình luận đang chạy mượt mà!"}
+
+@app.post("/predict")
+def predict_sentiment(data: CommentInput):
+    if classifier is None:
+        raise HTTPException(status_code=500, detail="Mô hình chưa được tải thành công.")
+    
+    if not data.text.strip():
+        raise HTTPException(status_code=400, detail="Nội dung văn bản không được để trống.")
+        
+    try:
+        # Dự đoán nhãn
+        prediction = classifier(data.text)[0]
+        return {
+            "text": data.text,
+            "label": prediction["label"],
+            "confidence": round(prediction["score"], 4)
+        }
+    except Exception as e:
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))

requirements.txt

@@ -0,0 +1,6 @@
+fastapi
+uvicorn
+transformers
+torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
+pyvi
+pydantic