Fix typo

app/api/routes.py

@@ -31,7 +31,6 @@ async def assess_toxicity(input: TextInput):
     
     cache_key = get_cache_key(preprocessed_text)
     
-    # Попытка получить результат из кеша
     cached_result = await cache.get(cache_key)
     if cached_result:
         try:
@@ -42,12 +41,10 @@ async def assess_toxicity(input: TextInput):
             logger.warning(f"Кеш для ключа {cache_key} повреждён. Переходим к обработке.")
     
     try:
-        # Отправляем задачу в очередь Celery
         result = assess_toxicity_task.delay(preprocessed_text)
         logger.info(f"Задача отправлена в очередь Celery для текста: {preprocessed_text}")
-        toxicity_score = result.get(timeout=10)  # Ждем результат до 10 секунд
+        toxicity_score = result.get(timeout=5) 
         
-        # Сохраняем результат в кеш
         await cache.set(cache_key, json.dumps(toxicity_score))
         logger.info(f"Результат сохранён в кеш для ключа {cache_key}: {toxicity_score}")
         

app/core/config.py

@@ -43,14 +43,11 @@ class Settings(BaseSettings):
             if not os.path.exists(config_path):
                 raise ValueError(f'В локальной модели по пути "{v}" отсутствует файл config.json')
         elif v.startswith("http"):
-            pass  # Предполагаем, что это URL, проверим ниже
+            pass 
         else:
-            # Предполагаем, что это название модели в HuggingFace
-            pass  # Проверим ниже
+            pass
 
         try:
-            # Попытка загрузить конфигурацию модели
-            # Это не загрузит модель полностью, но проверит доступность модели
             AutoTokenizer.from_pretrained(v, cache_dir=None, force_download=False)
         except Exception as e:
             raise ValueError(f'Невозможно загрузить конфигурацию модели из transformers для "{v}": {e}')

app/handlers/toxicity_handler.py

@@ -11,7 +11,7 @@ class ToxicityHandler:
         self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_checkpoint)
         self.model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_checkpoint)
         self.model.to(self.device)
-        self.model.eval()  # Перевод модели в режим оценки
+        self.model.eval()
 
     def text_to_toxicity(self, text: str, aggregate: bool = True) -> float:
         """Вычисляет токсичность текста.
@@ -30,6 +30,5 @@ class ToxicityHandler:
 
         proba = proba.cpu().numpy()[0]
         if aggregate:
-            # Пример агрегирования, можно настроить по необходимости
             return float(1 - proba[0] * (1 - proba[-1]))
         return proba.tolist()

app/main.py

@@ -18,16 +18,14 @@ app = FastAPI(
     version="1.0"
 )
 
-# Разрешение CORS (опционально, настройте по необходимости)
 app.add_middleware(
     CORSMiddleware,
-    allow_origins=["*"],  # Замените на конкретные домены при необходимости
+    allow_origins=["*"],
     allow_credentials=True,
     allow_methods=["*"],
     allow_headers=["*"],
 )
 
-# Включение маршрутов API
 app.include_router(routes.router)
 
 @app.on_event("startup")

app/tasks.py

@@ -2,14 +2,12 @@ from celery import Celery
 from app.core.config import settings
 from app.handlers.toxicity_handler import ToxicityHandler
 
-# Инициализация Celery
 celery_app = Celery(
     'tasks',
     broker=settings.CELERY_BROKER_URL,
     backend=settings.CELERY_RESULT_BACKEND
 )
 
-# Конфигурация Celery
 celery_app.conf.update(
     task_serializer='json',
     result_serializer='json',
@@ -18,7 +16,6 @@ celery_app.conf.update(
     enable_utc=True,
 )
 
-# Инициализация обработчика токсичности
 toxicity_handler = ToxicityHandler()
 
 @celery_app.task