Update app.py

app.py

@@ -95,7 +95,7 @@ lm_datasets = tokenized_datasets.map(
     batch_size=1000,
     num_proc=4,
 )
-
+print ("lm datasets")
 #die Daten wurden nun "gereinigt" und für das Model vorbereitet.
 #z.B. anschauen mit: tokenizer.decode(lm_datasets["train"][1]["input_ids"])
 
@@ -112,7 +112,7 @@ training_args = TrainingArguments(
     weight_decay=0.01,
     push_to_hub=True,
 )
-
+print ("training args")
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 #def trainieren_neu(name):
 #Trainer zusammenstellen
@@ -123,7 +123,7 @@ trainer = Trainer(
         eval_dataset=lm_datasets["train"],
         #compute_metrics=compute_metrics,
 )
-
+print ("trainer")
 #trainer ausführen
 trainer.train()