Ajout ou mise à jour du handler pour Ovis

qwen_handler/handler.py

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+import json
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
+
+# Nom du modèle que vous souhaitez utiliser
+model_name = "Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct"  # Assurez-vous que c'est le bon nom de modèle
+
+# Initialisation globale des variables
+tokenizer = None
+model = None
+
+# Fonction d'initialisation qui sera appelée lors du démarrage du service
+def init():
+	global tokenizer, model
+	tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
+	model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
+	model.eval()  # Définir le modèle en mode évaluation
+
+# Fonction de prédiction qui sera appelée pour traiter les requêtes d'inférence
+def predict(data):
+	global tokenizer, model
+
+	# Extraire les données d'entrée
+	inputs = data.get("inputs")
+	
+	# Vérifier si les données d'entrée sont une chaîne de caractères
+	if isinstance(inputs, str):
+		inputs = tokenizer(inputs, return_tensors="pt")
+
+	# Générer les prédictions à partir du modèle
+	outputs = model.generate(**inputs)
+	
+	# Convertir les résultats en texte
+	result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
+	
+	# Retourner le résultat au format JSON
+	return json.dumps({"result": result})