Spaces:
Sleeping
Sleeping
Update app.py
Browse files
app.py
CHANGED
@@ -9,11 +9,11 @@ import os
|
|
9 |
|
10 |
# Streamlit App
|
11 |
st.title("Hugging Face Model Training App")
|
12 |
-
st.write("
|
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 = "
|
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=
|
55 |
per_device_train_batch_size=8,
|
56 |
num_train_epochs=1,
|
57 |
-
save_steps=
|
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 |
|