Update app.py

app.py

@@ -1,48 +1,11 @@
-from fastapi import FastAPI, UploadFile, File
-import tensorflow as tf
-import numpy as np
-from PIL import Image
-import io
-import uvicorn
+from fastapi import FastAPI
 
 app = FastAPI()
 
-# Load model Keras
-model = tf.keras.models.load_model("lontara_model_finetuning.keras")
-
-# Label kelas sesuai model
-labels = [
-    "Tu", "He", "We", "No", "Mu", "Bu", "Ji", "Jo", "I", "Nro", "Cu", "Na", "Bo", "Yi", "Se", "Nyi",
-    "So", "Wa", "Ko", "Ge", "E", "Yo", "Ngu", "Ra", "Wo", "Ta", "Pe", "Nra", "Da", "Ci", "Lo", "Nci",
-    "U", "Ro", "Mo", "Nre", "Du", "Be", "Mpu", "Hu", "Ne", "Nyo", "Ncu", "Su", "Ju", "Gu", "Nu", "Di",
-    "Nri", "Gi", "Co", "Nca", "Ri", "Si", "Ja", "Bi", "Ke", "Wu", "Nki", "Te", "Go", "Ya", "Nku", "Pu",
-    "Nka", "Ba", "Mpe", "A", "Nya", "Me", "Nge", "Mpa", "Ma", "Mpi", "O", "Mi", "Re", "Po", "Ti", "Je",
-    "Nco", "Pa", "Ho", "Nko", "Ce", "Li", "Nke", "Ru", "Ca", "Ke_", "Do", "Ga", "Mpo", "Nye", "Nru", "Nga",
-    "Lu", "Pi", "Ku", "Ni", "Nce", "Le", "Ngo", "De", "Ki", "Wi", "Hi", "Ye", "Ngi", "Ka", "Nyu", "La",
-    "Ha", "Sa"
-]
-
 @app.get("/")
 def home():
     return {"message": "Aksara Lontara API is running"}
 
-@app.post("/predict")
-async def predict(file: UploadFile = File(...)):
-    # Baca gambar
-    image = Image.open(io.BytesIO(await file.read())).convert("L").resize((128, 128))
-    image = np.array(image) / 255.0
-    image = image.reshape(1, 128, 128, 1)
-
-    # Prediksi
-    prediction = model.predict(image)
-    label = labels[np.argmax(prediction)]
-
-    return {"prediction": label}
-
-
-@app.get("/endpoints")
-def get_endpoints():
-    return { "routes": [route.path for route in app.routes] }
-
-if __name__ == "__main__":
-    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=7860)
+@app.get("/predict")
+def predict():
+    return {"result": "Ini contoh endpoint"}