V 0.0.4

mainXXX.md

@@ -10,6 +10,12 @@ pip install torch
 
 pip install huggingface-hub
 
+pip install beautifulsoup4
+
+pip install pyth3
+
+pip install seaborn
+
 **CUDA**
 
 Stellen Sie sicher, dass CUDA und cuDNN korrekt installiert sind. 
@@ -22,20 +28,22 @@ pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pyto
 
 **Führe das Skript aus:**
 
-python main_GPU.py /pfad/zu/deinem/verzeichnis
+python main_GPU_V004.py /path/to/your/directory
 
-oder
+Testing
 
-python main_CUDA.py /pfad/zu/deinem/verzeichnis
+python main_Testing_V004.py /path/to/your/directory/ModelTestData.db
 
 Ersetze /pfad/zu/deinem/verzeichnis durch den tatsächlichen Pfad zu dem Verzeichnis, das du durchsuchen möchtest.
 
+
 **Kurzfassung:**
 
 Dieses Skript durchsucht das Verzeichnis, extrahiert die erforderlichen Parameter, speichert sie in einer SQLite-Datenbank, 
 
 konvertiert diese Daten in ein HuggingFace Dataset, trainiert ein Modell und speichert das trainierte Modell auf der Festplatte neben der Datenbank.
 
+
 **Ausführlich:**
 
 Dieses Python-Programm durchläuft einen angegebenen Verzeichnisbaum, 
@@ -52,6 +60,7 @@ und speichert das trainierte Modell sowie den Tokenizer.
 
 Hier ist eine einfache und verständliche Erklärung, wie das Programm funktioniert:
 
+
 1. **Extrahiere Parameter aus Dateien (`extrahiere_parameter(file_path)`)**:
 
     - Öffnet eine Datei und liest deren Zeilen.
@@ -70,6 +79,7 @@ Hier ist eine einfache und verständliche Erklärung, wie das Programm funktioni
    - 
    - Speichert die extrahierten Parameter in der SQLite-Datenbank.
 
+
 3. **Extrahiere Parameter aus der SQLite-Datenbank (`extrahiere_parameter_aus_db(db_pfad)`)**:
 
    - Verbindet sich mit der SQLite-Datenbank.
@@ -78,6 +88,7 @@ Hier ist eine einfache und verständliche Erklärung, wie das Programm funktioni
    - 
    - Gibt die abgerufenen Daten zurück, außer wenn ein Fehler auftritt.
 
+
 4. **Konvertiere zu Hugging Face Dataset (`konvertiere_zu_hf_dataset(daten)`)**:
 
  
@@ -85,6 +96,7 @@ Hier ist eine einfache und verständliche Erklärung, wie das Programm funktioni
    - 
    - Fügt Platzhalterwerte für Trainings- und Testdaten hinzu.
 
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 5. **Trainiere und speichere Modell (`trainiere_und_speichere_modell(hf_dataset_pfad, output_model_dir)`)**:
 
    - Lädt das Hugging Face Dataset von der Festplatte.
@@ -101,6 +113,7 @@ Hier ist eine einfache und verständliche Erklärung, wie das Programm funktioni
    - 
    - Speichert das trainierte Modell und den Tokenizer im angegebenen Ausgabeverzeichnis (`output_model_dir`).
 
+
 6. **Main-Funktion (`if __name__ == "__main__":`)**:
 
    - Überprüft, ob ein Verzeichnispfad als Argument übergeben wurde; andernfalls wird das aktuelle Verzeichnis verwendet.
@@ -111,6 +124,7 @@ Hier ist eine einfache und verständliche Erklärung, wie das Programm funktioni
    - 
    - Gibt eine Erfolgsmeldung aus, wenn das Modell erfolgreich gespeichert wurde.
 
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 Das Programm ist darauf ausgelegt, durch Verzeichnisse zu navigieren, Dateiinformationen zu extrahieren,
 
 diese in einem maschinenlesbaren Format zu speichern, ein Hugging Face Dataset zu erstellen und ein Modell zu trainieren, das auf diesen Daten basiert.