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app.py CHANGED
@@ -9,11 +9,11 @@ import os
9
 
10
  # Streamlit App
11
  st.title("Hugging Face Model Training App")
12
- st.write("castorini/afriberta-corpusを使って、ユーザーが入力したモデル名でファインチューニング")
13
 
14
  # ユーザー入力
15
  model_name = st.text_input("トレーニングするモデル名 (例: Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct)")
16
- dataset_name = "castorini/afriberta-corpus"
17
  hf_token = st.text_input("Hugging Face Write トークン", type="password")
18
  repo_name = st.text_input("Hugging Faceリポジトリ名") # ユーザーが入力できるリポジトリ名
19
  output_dir = "./finetuned_model"
@@ -51,10 +51,10 @@ if st.button("トレーニング開始"):
51
  training_args = TrainingArguments(
52
  output_dir=output_dir,
53
  eval_strategy="no", # eval設定を評価しない設定
54
- learning_rate=2e-5,
55
  per_device_train_batch_size=8,
56
  num_train_epochs=1,
57
- save_steps=10_000,
58
  save_total_limit=2,
59
  )
60
 
 
9
 
10
  # Streamlit App
11
  st.title("Hugging Face Model Training App")
12
+ st.write("Nart/monolingual_abを使って、ユーザーが入力したモデル名でファインチューニング")
13
 
14
  # ユーザー入力
15
  model_name = st.text_input("トレーニングするモデル名 (例: Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct)")
16
+ dataset_name = "Nart/monolingual_ab"
17
  hf_token = st.text_input("Hugging Face Write トークン", type="password")
18
  repo_name = st.text_input("Hugging Faceリポジトリ名") # ユーザーが入力できるリポジトリ名
19
  output_dir = "./finetuned_model"
 
51
  training_args = TrainingArguments(
52
  output_dir=output_dir,
53
  eval_strategy="no", # eval設定を評価しない設定
54
+ learning_rate=5e-5,
55
  per_device_train_batch_size=8,
56
  num_train_epochs=1,
57
+ save_steps=1_000,
58
  save_total_limit=2,
59
  )
60