Update model_handler.py

model_handler.py

@@ -1,9 +1,12 @@
 import numpy as np
 import torch
+# Menggunakan ChronosPipeline untuk pemuatan dan inferensi yang efisien
+# PENTING: Class ini hanya tersedia jika 'chronos-forecasting' terinstal
 from chronos import ChronosPipeline 
 
 class ModelHandler:
     def __init__(self):
+        # Mengganti model lama dengan Chronos-2
         self.model_name = "amazon/chronos-2" 
         self.pipeline = None
         # Penentuan device: "cuda" jika ada GPU, jika tidak "cpu"
@@ -15,7 +18,7 @@ class ModelHandler:
         try:
             print(f"Loading {self.model_name} on {self.device}...")
             
-            # ChronosPipeline menangani semua proses tokenisasi dan pemuatan arsitektur dengan benar
+            # Ini adalah fix-nya: ChronosPipeline.from_pretrained menangani semua konfigurasi
             self.pipeline = ChronosPipeline.from_pretrained(
                 self.model_name,
                 device_map=self.device,
@@ -23,7 +26,6 @@ class ModelHandler:
             print("Chronos-2 pipeline loaded successfully.")
             
         except Exception as e:
-            # Jika gagal, pipeline akan tetap None, dan fallback akan digunakan
             print(f"Error loading Chronos-2 model: {e}")
             print("Using fallback prediction method")
             self.pipeline = None
@@ -31,8 +33,7 @@ class ModelHandler:
     def predict(self, data, horizon=10):
         """Generate predictions using Chronos-2 or fallback. 'data' must be the dict from data_processor.prepare_for_chronos."""
         try:
-            # Cek data: memastikan data yang masuk adalah dictionary yang valid
-            # Fix error 'original' in fallback logic by ensuring proper data check
+            # Memastikan data valid
             if data is None or not isinstance(data, dict) or 'original' not in data or len(data['original']) < 20:
                 return np.array([0] * horizon)