Update app.py

app.py

@@ -166,7 +166,7 @@ def get_latest_model_key():
 
     except Exception as e:
         raise RuntimeError(f"Erreur récupération modèle S3 : {e}")
-
+@st.cache_resource
 def load_model_from_s3(key: Optional[str] = None):
     bucket = os.getenv('S3_BUCKET')
     if key is None:
@@ -176,7 +176,7 @@ def load_model_from_s3(key: Optional[str] = None):
     model = joblib.load(buffer)
     return model
 
-
+@st.cache_resource
 def load_baseline_S3():
     bucket = os.getenv('S3_BUCKET')
     BASELINE_KEY = "mlflow/models/baseline_c87008d290ec435eb93cc302e41ce934.pkl"
@@ -188,7 +188,7 @@ def load_baseline_S3():
 # ────────────────────────────────────────────────
 # 2) FONCTION D’ENTRAÎNEMENT + PRÉDICTIONS
 # ────────────────────────────────────────────────
-@st.cache_data(show_spinner="⚙️ Entraînement du modèle…", ttl=None)
+# @st.cache_data(show_spinner="⚙️ Entraînement du modèle…", ttl=None)
 def predict(df_raw: pd.DataFrame, model, baseline_survival) -> pd.DataFrame:
     """Retourne df_map prêt pour la carte avec les colonnes
        proba_7j, proba_30j, …, proba_180j."""