Create app.py

app.py

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+#BS_app.py_02
+#Training NOK
+
+#testing bloom1b training
+
+import gradio as gr
+import os
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, Trainer, TrainingArguments, DataCollatorForLanguageModeling
+from datasets import load_dataset, Dataset
+from huggingface_hub import HfApi, HfFolder
+
+# Récupérer token depuis les variables d'environnement
+hf_token = os.getenv("MisterAI_bigscience_bloom_560m")
+
+# Configurer le token pour l'utilisation avec Hugging Face
+if hf_token:
+    HfFolder.save_token(hf_token)
+else:
+    raise ValueError("Le token Hugging Face n'est pas configuré. Assurez-vous qu'il est défini dans les variables d'environnement.")
+
+# Chargement du modèle et du tokenizer
+model_name = "MisterAI/bigscience_bloom-560m"
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
+
+# Fonction pour générer une réponse
+def generate_response(input_text):
+    inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
+    outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)
+    response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
+    return response
+
+# Fonction pour le fine-tuning
+def fine_tune_model(dataset_path, dataset_file, epochs, batch_size, prefix):
+    # 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})
+
+    # Préparation des données
+    dataset = Dataset.from_dict(dataset[dataset_file])
+    dataset = dataset.map(lambda x: tokenizer(x['question'] + ' ' + x['chosen'], truncation=True, padding='max_length'), batched=True)
+    dataset.set_format(type='torch', columns=['input_ids', 'attention_mask', 'labels'])
+
+    data_collator = DataCollatorForLanguageModeling(tokenizer=tokenizer, mlm=False)
+
+    # Configuration de l'entraînement
+    training_args = TrainingArguments(
+        output_dir=f"./{prefix}_{model_name.split('/')[-1]}",
+        num_train_epochs=epochs,
+        per_device_train_batch_size=batch_size,
+        save_steps=10_000,
+        save_total_limit=2,
+        push_to_hub=True,
+        hub_model_id=f"{prefix}_{model_name.split('/')[-1]}",
+        hub_strategy="checkpoint",
+        hub_token=hf_token,
+    )
+
+    trainer = Trainer(
+        model=model,
+        args=training_args,
+        data_collator=data_collator,
+        train_dataset=dataset,
+    )
+
+    # Lancement de l'entraînement
+    trainer.train()
+
+    # Sauvegarde du modèle avec un préfixe
+    trainer.save_model(f"./{prefix}_{model_name.split('/')[-1]}")
+    tokenizer.save_pretrained(f"./{prefix}_{model_name.split('/')[-1]}")
+
+    # Push vers Hugging Face Hub
+    api = HfApi()
+    api.upload_folder(
+        folder_path=f"./{prefix}_{model_name.split('/')[-1]}",
+        repo_id=f"{prefix}_{model_name.split('/')[-1]}",
+        repo_type="model"
+    )
+
+    return "Fine-tuning terminé et modèle sauvegardé."
+
+# Interface Gradio
+with gr.Blocks() as demo:
+    with gr.Tab("Chatbot"):
+        chat_interface = gr.Interface(
+            fn=generate_response,
+            inputs="text",
+            outputs="text",
+            title="Chat avec le modèle",
+            description="Entrez votre message pour obtenir une réponse du modèle"
+        )
+
+    with gr.Tab("Fine-Tuning"):
+        with gr.Row():
+            dataset_path = gr.Textbox(label="Chemin du dataset")
+            dataset_file = gr.Textbox(label="Nom du fichier du dataset")
+            epochs = gr.Number(label="Nombre d'époques", value=1)
+            batch_size = gr.Number(label="Taille du batch", value=2)
+            prefix = gr.Textbox(label="Préfixe pour les fichiers sauvegardés")
+
+            fine_tune_button = gr.Button("Lancer le Fine-Tuning")
+
+        fine_tune_output = gr.Textbox(label="État du Fine-Tuning")
+
+        fine_tune_button.click(
+            fine_tune_model,
+            inputs=[dataset_path, dataset_file, epochs, batch_size, prefix],
+            outputs=fine_tune_output
+        )
+
+        
+# Lancement de la démo
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch()
+
+
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