Add force_download param to model pipeline loader for manual cache refresh

models/loader.py

@@ -19,11 +19,12 @@ torch.set_num_threads(NUM_THREADS)
 # Clé: ID du modèle (provenant de la DB), Valeur: Pipeline/Modèle chargé
 model_pipelines: Dict[Any, Any] = {}
 
-async def _load_single_model_pipeline(model_data: Dict[str, Any]) -> Any:
+async def _load_single_model_pipeline(model_data: Dict[str, Any], force_download: bool = False) -> Any:
     """Charge un seul pipeline de modèle à partir de ses données.
     
     Args:
         model_data: Dictionnaire contenant les informations du modèle (hf_repo_id, etc.).
+        force_download: Si True, force le re-téléchargement depuis Hugging Face Hub.
         
     Returns:
         Le pipeline/modèle chargé.
@@ -44,6 +45,7 @@ async def _load_single_model_pipeline(model_data: Dict[str, Any]) -> Any:
             subfolder=subfolder,
             filename=model_name,
             token=HF_TOKEN, # Assurez-vous que HF_TOKEN est géré correctement
+            force_download=force_download # Utiliser le paramètre force_download
         )
         
         logger.debug(f"Model weights downloaded to: {model_weight_path}")