Spaces:
Build error
Build error
File size: 1,691 Bytes
4beacd8 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 |
import gradio as gr
from pymongo import MongoClient
import pandas as pd
# MongoDB'ye bağlanma
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client['yeniDatabase']
collection = db['train']
# 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, subcategories, subheadings):
# MongoDB'den ilgili verileri çekme
query = {
'title': {'$in': title},
'category': {'$in': keywords.split(',')},
'subcategory': {'$in': subcategories.split(',')},
'subheadings': {'$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="Subcategories (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()
|