modif app pour recéuperer dernier version du modele

app.py

@@ -86,7 +86,14 @@ class InputData(BaseModel):
 # === Configuration S3 ===
 S3_BUCKET = os.getenv("S3_BUCKET")
 MODEL_KEY = os.getenv("MODEL_KEY")
+S3_PREFIX = "mlflow/models"
 s3 = boto3.client("s3")
+def latest_model(bucket:str, prefix: str):
+    response = s3.list_objects_V2(Bucket=bucket, Prefix=prefix)
+    if "content" not in response:
+        raise FileNotFoundError(f"Aucun modèle trouvé")
+    latest = max(response["content"]), key=lambda x: x["Last Modified"]
+    return latest["key"]
 
 # === Chargement du modèle depuis S3 au démarrage ===
 model = None
@@ -95,8 +102,11 @@ model = None
 def load_model():
     global model
     try:
-        print(f"Téléchargement du modèle depuis s3://{S3_BUCKET}/{MODEL_KEY}")
-        response = s3.get_object(Bucket=S3_BUCKET, Key=MODEL_KEY)
+        latest_model_key=latest_model(S3_BUCKET,S3_PREFIX)
+        print(f"Téléchargement du dernier modèle depuis s3://{S3_BUCKET}/{latest_model_key}")
+
+        # print(f"Téléchargement du modèle depuis s3://{S3_BUCKET}/{MODEL_KEY}")
+        response = s3.get_object(Bucket=S3_BUCKET, Key=latest_model_key)
         model_bytes = io.BytesIO(response["Body"].read())
         model = joblib.load(model_bytes)
         print("✅ Modèle chargé avec succès")
@@ -115,7 +125,7 @@ def predict(data: InputData):
         # Convertir les données en DataFrame avec colonnes correctes
         df = pd.DataFrame([data.dict()])
         print("📥 Données reçues :", df.head(1).to_dict())
-
+        print(f"Téléchargement du dernier modèle depuis s3://{S3_BUCKET}/{latest_model_key}")
         # Faire la prédiction
         prediction = model.predict(df)
         is_fraud = int(prediction[0])