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app/app.py

@@ -1,13 +1,36 @@
 import streamlit as st
+import subprocess
+
+def prepare_data():
+    st.text("Préparation des données en cours...")
+    subprocess.run(["python", "prepare.py"])
+    st.text("Préparation des données terminée.")
+
+def train_model():
+    st.text("Entraînement du modèle en cours...")
+    subprocess.run(["python", "train.py", "config/train_shakespeare_char.py", "--device=cpu", "--compile=False", "--eval_iters=20", "--log_interval=1", "--block_size=64", "--batch_size=12", "--n_layer=4", "--n_head=4", "--n_embd=128", "--max_iters=2000", "--lr_decay_iters=2000", "--dropout=0.0"])
+    st.text("Entraînement du modèle terminé.")
+
+def generate_samples():
+    st.text("Génération d'échantillons en cours...")
+    subprocess.run(["python", "sample.py", "--out_dir=out-shakespeare-char", "--device=cpu"])
+    st.text("Génération d'échantillons terminée.")
 
 def main():
-    st.title("Application Streamlit avec Entrée de Texte")
+    st.title("Application de Commandes")
+    
+    if st.button("Préparer les données"):
+        prepare_data()
     
-    # Créer une entrée de texte
-    user_input = st.text_input("Entrez votre texte ici:")
+    if st.button("Entraîner le modèle"):
+        train_model()
     
-    # Afficher le texte saisi par l'utilisateur
-    st.write("Vous avez saisi:", user_input)
+    if st.button("Générer des échantillons"):
+        generate_samples()
 
 if __name__ == "__main__":
-    main()
+    main()
+
+
+
+

requirements.txt

@@ -4,4 +4,6 @@ transformers
 datasets
 tiktoken
 wandb
-tqdm
+tqdm
+streamlit
+subprocess