Create train.py

train.py

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+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, Trainer, TrainingArguments
+from datasets import load_dataset
+
+# Cargar el dataset de Hugging Face
+dataset = load_dataset("tu_usuario/mi_dataset", split="train")
+
+# Cargar el modelo y el tokenizador
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("mistral-7b")
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("mistral-7b")
+
+# Preprocesar los datos (tokenización)
+def tokenize_function(examples):
+    return tokenizer(examples['text'], padding="max_length", truncation=True)
+
+dataset = dataset.map(tokenize_function, batched=True)
+
+# Configuración de entrenamiento
+training_args = TrainingArguments(
+    output_dir='./results',
+    num_train_epochs=3,
+    per_device_train_batch_size=8,
+    per_device_eval_batch_size=16,
+    logging_dir='./logs',
+)
+
+trainer = Trainer(
+    model=model,
+    args=training_args,
+    train_dataset=dataset,
+)
+
+# Entrenar el modelo
+trainer.train()
+
+# Guardar el modelo entrenado
+model.save_pretrained("tu_usuario/mi_modelo_entrenado")
+tokenizer.save_pretrained("tu_usuario/mi_modelo_entrenado")