import asyncio
import json

import pickle

from fastapi import FastAPI

import deepseek_module
import nlp_processor
import nlp_teacher

app = FastAPI(title="NLP API", version="1.0")

# Загрузить сохраненную модель



@app.get('/predict')
async def predict(req, cloud:int=0, async_op: int=0):
    print('here')
    # Получить входные данные из запроса
    if cloud==1:
        if async_op==1:
            response_msg = await deepseek_module.nlp_yandex(req)
        else:
            response_msg = deepseek_module.fast_nlp_yandex(req)
        print(response_msg)
        return json.loads(response_msg.encode('latin1').decode('utf-8'))
    else:
        # Сделать предсказание модели
        prediction = nlp_processor.predict_category(req)

        # Вернуть предсказание в виде JSON
        return prediction


@app.get('/reteach')
async def reteach():
    print(nlp_teacher.reteach())


if __name__ == '__main__':
    import uvicorn
    uvicorn.run(app, port=8000)