Update app.py

app.py

@@ -13,26 +13,12 @@ import pymorphy3
 import requests
 from fastapi import FastAPI, Request, Form, HTTPException
 from fastapi.responses import HTMLResponse, JSONResponse
-from fastapi.staticfiles import StaticFiles
 from fastapi.templating import Jinja2Templates
 import uvicorn
 from transformers import BertTokenizer, BertModel
 import warnings
 warnings.filterwarnings('ignore')
 
-# ============================================================
-# Устанавливаем setuptools для pkg_resources
-# ============================================================
-try:
-    import pkg_resources
-    print("✅ pkg_resources уже установлен")
-except ImportError:
-    print("⚠️ pkg_resources не найден, устанавливаем...")
-    import subprocess
-    subprocess.check_call([sys.executable, "-m", "pip", "install", "setuptools"])
-    import pkg_resources
-    print("✅ pkg_resources установлен")
-
 # Определяем устройство
 device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
 print(f"Используется устройство: {device}")
@@ -368,6 +354,13 @@ class CascadeEmotionClassifier:
         }
         return result
 
+# ============================================================
+# Регистрация класса для pickle
+# ============================================================
+# Добавляем класс в глобальную область видимости
+import __main__
+__main__.OntologyEmotionModel = OntologyEmotionModel
+
 # ============================================================
 # ЗАГРУЗКА МОДЕЛИ
 # ============================================================
@@ -390,14 +383,12 @@ def load_model():
     # Загружаем онтологию
     print("📂 Загрузка сохранённой онтологии...")
     try:
-        # Убеждаемся, что класс доступен
-        import __main__
-        __main__.OntologyEmotionModel = OntologyEmotionModel
-        
-        # Загружаем онтологию
         with open(f'{model_dir}/ontology_model.pkl', 'rb') as f:
             ontology_model = pickle.load(f)
         print("✅ Сохранённая онтология успешно загружена!")
+        if hasattr(ontology_model, 'get_statistics'):
+            stats = ontology_model.get_statistics()
+            print(f"📊 Статистика онтологии: узлов={stats.get('ontology_nodes', 0)}")
     except Exception as e:
         print(f"❌ Ошибка загрузки онтологии: {e}")
         raise RuntimeError("Не удалось загрузить онтологию") from e
@@ -413,7 +404,7 @@ def load_model():
         num_layers=2
     )
     
-    checkpoint = torch.load(f'{model_dir}/lstm_model.pth', map_location=device)
+    checkpoint = torch.load(f'{model_dir}/lstm_model.pth', map_location=device, weights_only=False)
     lstm_model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])
     print("✅ LSTM загружена")
     
@@ -424,7 +415,7 @@ def load_model():
         num_classes=model_info['num_classes'],
         dropout=0.3
     )
-    bert_model.load_state_dict(torch.load(f'{model_dir}/bert_model.pth', map_location=device))
+    bert_model.load_state_dict(torch.load(f'{model_dir}/bert_model.pth', map_location=device, weights_only=False))
     print("✅ BERT загружена")
     
     # Загружаем токенизатор