Delete app3.py

app3.py

@@ -1,50 +0,0 @@
-import gradio as gr
-from pymongo import MongoClient
-import pandas as pd
-
-# MongoDB'ye bağlanma
-client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
-db = client['combined_texts']
-collection = db['text']
-
-# Model eğitme fonksiyonu (örnek)
-def train_model(filtered_data):
-    # Burada model eğitme işlemleri yapılır
-    # Örneğin, sadece veri boyutunu döndüren sahte bir model eğitimi
-    model_response = {
-        'status': 'success',
-        'message': 'Model trained successfully!',
-        'accuracy': 0.95,  # Örnek doğruluk değeri
-        'data_size': len(filtered_data)
-    }
-    return model_response
-
-# Gradio uygulaması için fonksiyon
-def train_model_gradio(title,keywords,subheadings):
-    # MongoDB'den ilgili verileri çekme
-    query = {
-        'title': {'$in': title},
-        'category': {'$in': keywords.split(',')},
-        'subheadings': {'$in': subheadings.split(',')}
-    }
-    filtered_data = list(collection.find(query))
-
-    # Model eğitme
-    response = train_model(filtered_data)
-    return response
-
-# Gradio arayüzü
-iface = gr.Interface(
-    fn=train_model_gradio,
-    inputs=[
-        gr.Textbox(label="Title"),
-        gr.Textbox(label="Keywords (comma-separated)"),
-        gr.Textbox(label="Subheadings (comma-separated)")
-    ],
-    outputs="json",
-    title="Model Training Interface",
-    description="Enter the titles, categories, subcategories, and subheadings to filter the data and train the model."
-)
-
-if __name__ == "__main__":
-    iface.launch()