Update app.py

app.py

@@ -35,10 +35,13 @@ def generate_response(input_text):
 # Fonction pour créer un nouveau répertoire d'entraînement et sauvegarder le modèle
 def create_training_folder_and_save_model(dataset_path, dataset_file, epochs, batch_size):
     # Récupération du chemin du répertoire de base
-    base_path = os.path.join(model_name, "FT")
+#    base_path = os.path.join(model_name, "FT")
+    base_path = os.path.join(model_name, "resolve", "main", "FT")
 
+    
     # Récupération des dossiers existants et incrémentation du numéro
-    existing_folders = [folder for folder in os.listdir(base_path) if os.path.isdir(os.path.join(base_path, folder))]
+#    existing_folders = [folder for folder in os.listdir(base_path) if os.path.isdir(os.path.join(base_path, folder))]
+    existing_folders = [folder for folder in os.listdir(base_path) if os.path.isdir(os.path.join(base_path, folder))]  
     new_folder_num = len(existing_folders) + 1
     new_folder_name = f"TRAIN{new_folder_num:02d}"
 
@@ -50,11 +53,11 @@ def create_training_folder_and_save_model(dataset_path, dataset_file, epochs, ba
     print("Création du nouveau répertoire d'entraînement en cours...")
     print(f"Nouveau répertoire créé : {new_folder_path}")
 
-    # Chargement du dataset
-    if dataset_path.startswith("https://huggingface.co/datasets/"):
-        dataset = load_dataset('json', data_files={dataset_file: dataset_path})
-    else:
-        dataset = load_dataset('json', data_files={dataset_file: dataset_path})
+#    # Chargement du dataset
+#    if dataset_path.startswith("https://huggingface.co/datasets/"):
+#        dataset = load_dataset('json', data_files={dataset_file: dataset_path})
+#    else:
+#        dataset = load_dataset('json', data_files={dataset_file: dataset_path})
 
         
         
@@ -152,3 +155,4 @@ if __name__ == "__main__":
     demo.launch()
 
 # Je n'ai pas trouvé de documentation officielle sur la création de répertoires dans l'espace de travail Hugging Face.
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