Spaces:
Configuration error

yonkasoft commited on
Commit
0977ffe
·
verified ·
1 Parent(s): f02ba4c

Update main.py

Browse files
Files changed (1) hide show
  1. main.py +6 -9
main.py CHANGED
@@ -3,22 +3,19 @@ from pymongo import MongoClient
3
  import pandas as pd
4
  import os
5
 
6
- # Ortam değişkeninden secret key'i al
7
- secret_key = os.getenv('huggingface_key')
8
 
9
- # Secret key'i kullanarak bir işlem yapın
10
  print(f"Secret Key: {secret_key}")
11
 
12
 
13
- # MongoDB'ye bağlanma
14
  client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
15
  db = client['EgitimDatabase']
16
  collection = db['test']
17
 
18
- # Model eğitme fonksiyonu (örnek)
19
  def train_model(filtered_data):
20
- # Burada model eğitme işlemleri yapılır
21
- # Örneğin, sadece veri boyutunu döndüren sahte bir model eğitimi
22
  model_response = {
23
  'status': 'success',
24
  'message': 'Model trained successfully!',
@@ -29,7 +26,7 @@ def train_model(filtered_data):
29
 
30
  # Gradio uygulaması için fonksiyon
31
  def train_model_gradio(title,keywords,subheadings):
32
- # MongoDB'den ilgili verileri çekme
33
  query = {
34
  'title': {'$in': title},
35
  'category': {'$in': keywords.split(',')},
@@ -37,7 +34,7 @@ def train_model_gradio(title,keywords,subheadings):
37
  }
38
  filtered_data = list(collection.find(query))
39
 
40
- # Model eğitme
41
  response = train_model(filtered_data)
42
  return response
43
 
 
3
  import pandas as pd
4
  import os
5
 
 
 
6
 
7
+ secret_key = os.getenv('huggingface_key')
8
  print(f"Secret Key: {secret_key}")
9
 
10
 
11
+
12
  client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
13
  db = client['EgitimDatabase']
14
  collection = db['test']
15
 
 
16
  def train_model(filtered_data):
17
+
18
+
19
  model_response = {
20
  'status': 'success',
21
  'message': 'Model trained successfully!',
 
26
 
27
  # Gradio uygulaması için fonksiyon
28
  def train_model_gradio(title,keywords,subheadings):
29
+
30
  query = {
31
  'title': {'$in': title},
32
  'category': {'$in': keywords.split(',')},
 
34
  }
35
  filtered_data = list(collection.find(query))
36
 
37
+
38
  response = train_model(filtered_data)
39
  return response
40