src/train.py

import os
import time
import sys

"""
Questa vuole essere solo una simulazione del retrain del modello, in quanto rifare il train
Costerebbe molto in termini computazionali, quindi l'intento è creare solo il processo per farlo
e integrarlo nel file yaml come funzione obbligatoria prima del push/deploy.

Faccio usare un dataset in CSV, se vuoto non fa il retrain e pusha lo stesso nella repository
"""

# Percorsi configurabili
DATA_PATH = "data/new_data.csv"
MODEL_OUTPUT_DIR = "models/retrained_roberta"

def train_and_evaluate():
    print("🚀 Starting MLOps Retraining Pipeline...")

    # 1. DATA VALIDATION CHECK
    # Controlliamo se il file esiste e se ha dimensioni > 0
    if not os.path.exists(DATA_PATH) or os.stat(DATA_PATH).st_size < 10:
        print(f"ℹ️  Dataset '{DATA_PATH}' is empty or missing.")
        print("⚠️  No new data available for retraining.")
        print("✅  Skipping process. (This is normal behavior for the demo).")
        # Usciamo con codice 0 (Successo) perché "non fare nulla" è un risultato valido
        sys.exit(0)

    # --- SIMULATION ZONE (GPU Constraints) ---
    print(f"📂 Loading dataset from {DATA_PATH}...")
    # In reale: df = pd.read_csv(DATA_PATH)
    
    print("⚙️  Initializing RoBERTa Fine-Tuning on CPU (Simulation)...")
    time.sleep(2) # Simuliamo il tempo di caricamento
    
    # Simula il log del training
    print("Epoch 1/3: Loss 0.45 ... accuracy: 0.78")
    print("Epoch 2/3: Loss 0.22 ... accuracy: 0.84")
    
    # 2. MODEL EVALUATION CHECK (Il punto che chiedevi)
    print("⚖️  Evaluating new model vs current production model...")
    # Qui ci sarebbe: if new_accuracy > old_accuracy:
    simulated_improvement = True
    
    if simulated_improvement:
        print("✅  Performance improved! (Accuracy +2.5%)")
        print(f"💾 Saving new model artifact to {MODEL_OUTPUT_DIR}...")
        os.makedirs(MODEL_OUTPUT_DIR, exist_ok=True)
        with open(f"{MODEL_OUTPUT_DIR}/metadata.txt", "w") as f:
            f.write(f"Model retrained on {time.strftime('%Y-%m-%d')}\nStatus: Active")
    else:
        print("❌  No improvement detected. Keeping the old model.")
        sys.exit(0)

if __name__ == "__main__":
    train_and_evaluate()