Update app.py

app.py

@@ -9,9 +9,11 @@ with open("train.json", "r", encoding="utf-8") as f:
     train_data = json.load(f)
 
 # ✅ 2. Pārveido datus Hugging Face dataset formātā
-dataset = Dataset.from_list([{"input_text": d["question"], "target_text": d["answer"]} for d in train_data])
+dataset = Dataset.from_list(
+    [{"input_text": d["jautājums"], "target_text": d["atbilde"]} for d in train_data]
+)
 
-# ✅ 3. Sadala datus treniņam un testam (80% apmācībai, 20% testam)
+# ✅ 3. Sadala datus treniņam un testam (80% treniņam, 20% testam)
 train_test_split = dataset.train_test_split(test_size=0.2)
 train_dataset = train_test_split["train"]
 eval_dataset = train_test_split["test"]
@@ -36,27 +38,27 @@ eval_dataset = eval_dataset.map(preprocess_data, batched=True)
 # ✅ 6. Definē treniņa parametrus
 training_args = TrainingArguments(
     output_dir="./trained_model",
-    evaluation_strategy="epoch",  # ✅ Veic novērtēšanu pēc katras epohas
-    save_strategy="epoch",  # ✅ Saglabā modeli pēc katras epohas
+    evaluation_strategy="epoch",
+    save_strategy="epoch",
     logging_strategy="epoch",
     learning_rate=5e-5,
     per_device_train_batch_size=4,
     per_device_eval_batch_size=4,
-    num_train_epochs=3,  # ✅ Cik reizes AI mācīsies
+    num_train_epochs=3,
     weight_decay=0.01,
-    push_to_hub=False  # ✅ Pārvērties uz True, ja vēlies augšupielādēt Hugging Face Hub
+    push_to_hub=False,  # ✅ Pārvērties True, ja vēlies augšupielādēt Hugging Face Hub
 )
 
 data_collator = DataCollatorForSeq2Seq(tokenizer, model=model)
 
-# ✅ 7. Izveido `Trainer` klasi
+# ✅ 7. Izveidot `Trainer` klasi
 trainer = Trainer(
     model=model,
     args=training_args,
     train_dataset=train_dataset,
-    eval_dataset=eval_dataset,  # ✅ Testēšanas datu kopa
+    eval_dataset=eval_dataset,
     tokenizer=tokenizer,
-    data_collator=data_collator
+    data_collator=data_collator,
 )
 
 # ✅ 8. Sāc AI apmācību
@@ -70,7 +72,8 @@ tokenizer.save_pretrained("./trained_model")
 results = trainer.evaluate()
 print("📊 Testēšanas rezultāti:", results)
 
-# ✅ 11. Ja vēlies, augšupielādē AI uz Hugging Face Hub
+# ✅ 11. Ja vēlies augšupielādēt AI uz Hugging Face Hub
 # (Pirms tam jāpieslēdzas Hugging Face ar `notebook_login()`)
-trainer.push_to_hub("lietotajsvards/elektro-ai")
+# trainer.push_to_hub("lietotajsvards/elektro-ai")
+