13

app/app.py

@@ -12,11 +12,6 @@ def train_model():
     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 run_command(command):
     try:
         result = subprocess.run(command, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE, shell=True, text=True)
@@ -24,22 +19,13 @@ def run_command(command):
     except Exception as e:
         return None, str(e)
 
-def main():
-    st.title("Application de Commandes")
-    
-    if st.button("Préparer les données"):
-        prepare_data()
-    
-    if st.button("Entraîner le modèle"):
-        train_model()
-    
-    if st.button("Générer des échantillons"):
-        generate_samples()
-
+def generate_samples():
+    st.text("Génération d'échantillons en cours...")
+    #subprocess.run(["python", "sample.py", "--out_dir=out-shakespeare-char", "--device=cpu"])
     st.title("Sortie de la commande Python dans Streamlit")
 
     # Commande Python que vous souhaitez exécuter
-    command = "python sample.py --out_dir=out-shakespeare-char"  # Remplacez par votre propre commande
+    command = "python sample.py --out_dir=out-shakespeare-char"
 
     # Exécutez la commande et obtenez la sortie
     stdout, stderr = run_command(command)
@@ -51,6 +37,21 @@ def main():
     st.subheader("Sortie d'erreur (stderr) :")
     st.code(stderr)
 
+    st.text("Génération d'échantillons terminée.")
+
+
+def main():
+    st.title("Application de Commandes")
+    
+    if st.button("Préparer les données"):
+        prepare_data()
+    
+    if st.button("Entraîner le modèle"):
+        train_model()
+    
+    if st.button("Générer des échantillons"):
+        generate_samples()
+
 
 if __name__ == "__main__":
     main()