app.py

import subprocess
import threading

# Fonction pour lancer train.py en arrière-plan
def train_model():
    process = subprocess.Popen(["python", "trainer.py"], stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)
    stdout, stderr = process.communicate()
    print(stdout.decode())  # Afficher les logs d'entraînement
    print(stderr.decode())  # Afficher les erreurs s'il y en a

# Lancer l'entraînement dans un thread séparé
threading.Thread(target=train_model, daemon=True).start()