Update app.py

app.py

@@ -1,10 +1,10 @@
 from fastapi import FastAPI, Request
-from pydantic import BaseModel
+from pydantic import BaseModel, Extra
 import torch
 from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
 import time
 import uuid
-from typing import Optional, List
+from typing import Optional, List, Any
 
 # --- Configuration ---
 MODEL_ID = "deepseek-ai/deepseek-coder-1.3b-instruct"
@@ -29,11 +29,16 @@ class ChatMessage(BaseModel):
     content: str
 
 class ChatCompletionRequest(BaseModel):
-    # CHANGEMENT 1: Rendre le champ 'model' optionnel pour éviter l'erreur 422
+    # On rend presque tout optionnel pour maximiser la compatibilité
     model: Optional[str] = None
-    messages: List[ChatMessage]
+    messages: Optional[List[ChatMessage]] = None
+    prompt: Optional[str] = None # Certaines extensions envoient "prompt" au lieu de "messages"
     max_tokens: Optional[int] = 250
 
+    # LA MODIFICATION LA PLUS IMPORTANTE : Ignorer les champs inconnus
+    class Config:
+        extra = Extra.ignore
+
 class ChatCompletionResponseChoice(BaseModel):
     index: int = 0
     message: ChatMessage
@@ -58,7 +63,6 @@ class ModelList(BaseModel):
 
 # --- Définition des API ---
 
-# CHANGEMENT 2: Ajouter un endpoint /models pour satisfaire l'extension
 @app.get("/models", response_model=ModelList)
 async def list_models():
     """Endpoint pour lister les modèles disponibles."""
@@ -68,11 +72,14 @@ async def list_models():
 async def create_chat_completion(request: ChatCompletionRequest):
     """Endpoint principal pour la génération de texte."""
     user_prompt = ""
-    if request.messages and request.messages[-1].role == "user":
+    # On cherche le prompt de l'utilisateur de plusieurs manières possibles
+    if request.prompt:
+        user_prompt = request.prompt
+    elif request.messages and request.messages[-1].role == "user":
         user_prompt = request.messages[-1].content
     
     if not user_prompt:
-        return {"error": "No user prompt found"}
+        return {"error": "Could not find a valid prompt in the request."}
 
     messages_for_model = [{'role': 'user', 'content': user_prompt}]
     inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages_for_model, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt").to(DEVICE)