Update app.py

app.py

@@ -37,11 +37,6 @@ class CustomClassifier(torch.nn.Module):
         pooled_output = outputs[1]  # CLS 토큰
         return self.classifier(pooled_output)
 
-
-model = CustomClassifier()
-model.load_state_dict(torch.load(model_path, map_location=device))
-model.eval()
-
 HF_MODEL_REPO_ID = "hiddenFront/TextClassifier"
 HF_MODEL_FILENAME = "textClassifierModel.pt"
 
@@ -50,7 +45,6 @@ process = psutil.Process(os.getpid())
 mem_before = process.memory_info().rss / (1024 * 1024)
 print(f"📦 모델 다운로드 전 메모리 사용량: {mem_before:.2f} MB")
 
-# 모델 가중치 다운로드
 try:
     model_path = hf_hub_download(repo_id=HF_MODEL_REPO_ID, filename=HF_MODEL_FILENAME)
     print(f"✅ 모델 파일 다운로드 성공: {model_path}")
@@ -58,7 +52,8 @@ try:
     mem_after_dl = process.memory_info().rss / (1024 * 1024)
     print(f"📦 모델 다운로드 후 메모리 사용량: {mem_after_dl:.2f} MB")
 
-    # state_dict 로드
+    # 모델 구성 및 state_dict 로드
+    model = CustomClassifier()
     state_dict = torch.load(model_path, map_location=device)
     model.load_state_dict(state_dict)
     model.eval()
@@ -70,6 +65,7 @@ except Exception as e:
     print(f"❌ Error: 모델 로드 중 오류 발생: {e}")
     sys.exit(1)
 
+
 # 예측 API
 @app.post("/predict")
 async def predict_api(request: Request):