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### 📄 `docs/journal_developpement_llm_2025-03-26.md`

```markdown
# 🧠 Journal de développement - Infrastructure LLM
📅 **Date** : 2025-03-26  
🎯 **Objectif** : Structurer un système modulaire pour gérer, tester et affiner plusieurs modèles LLM via une architecture orientée objet.

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## ✅ Étapes réalisées

### 1. 📦 Mise en place d’une architecture modulaire

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llm_lab/ ├── core/ # Classes des modèles │ ├── base_llm.py # Classe abstraite BaseLLM │ ├── mistral7b.py # Modèle spécifique Mistral 7B │ ├── factory.py # Générateur dynamique de modèles ├── agents/ # Rôles d'agents (prompts système + paramètres) │ └── roles.py ├── utils/ # Scripts de test automatisé │ └── parameter_tester.py ├── tests/ # Scripts de test individuels ├── logs/ # Logs Markdown générés automatiquement ├── outputs/ # Exports futurs (JSON, CSV) ├── config/ # Paramètres modèles (future extensibilité) └── log_index.md # Index central des logs

```

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### 2. 🧱 Construction des composants

#### 🔹 `BaseLLM` (abstraite)
- Gère les prompts, rôles, paramètres
- Centralise le logging (`.md` + index)

#### 🔹 `Mistral7B`
- Hérite de `BaseLLM`
- Intègre les paramètres valides pour Ollama
- Appelle l'API Ollama en local

#### 🔹 `factory.py`
- Permet de créer un modèle à partir de son nom :
  ```python
  model = LLMFactory.create("mistral:latest")
```

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### 3. 🎭 Système de rôles (`agents/roles.py`)

Chaque rôle contient :

- un `system_prompt` (décrit l’identité de l’agent)
    
- des `params` personnalisés (optionnels)
    

Exemples :

```python
AGENTS = {
  "formateur": {
    "system_prompt": "...",
    "params": { "temperature": 0.6 }
  },
  ...
}
```

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### 4. 🧪 Automatisation de tests de paramètres (`utils/parameter_tester.py`)

Fonction :

```python
test_agents_on_prompt(
  model_class, prompt, agents, param_grid, fixed_params
)
```

➡️ Permet de :

- Lancer plusieurs agents sur un même prompt
    
- Faire varier les paramètres automatiquement
    
- Logger chaque test séparément
    

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### 5. 📝 Système de logs

- Chaque appel génère un fichier `.md` dans `logs/`
    
- Contient :
    
    - UID, modèle, moteur, agent
        
    - paramètres complets
        
    - réponse générée
        
- L’index central est mis à jour (`log_index.md`)
    

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## 💡 Stratégie recommandée de test

### Étape 1 : tester plusieurs agents avec les mêmes paramètres

→ Valider que leur comportement reflète bien leur rôle

### Étape 2 : faire varier les paramètres sur chaque agent

→ Identifier les réglages les plus pertinents agent par agent

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## ⚠️ Bonnes pratiques pour exécuter les tests

### ✔️ Depuis la racine du projet :

```bash
python -m tests.test_single_agent
```

### ✔️ Ou ajouter ceci au début des fichiers `tests/` :

```python
import sys, os
sys.path.insert(0, os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..')))
```

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## 🔜 Prochaines étapes possibles

- Ajouter des modèles supplémentaires (`llama2`, `mixtral`, etc.)
    
- Gérer les tests en parallèle (`ThreadPoolExecutor`)
    
- Ajouter des dashboards CSV/JSON dans `outputs/`
    
- Générer des rapports automatiques
    

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🧠 _Tu disposes désormais d’une architecture solide pour explorer, comparer, améliorer et documenter le comportement de n’importe quel LLM à travers des rôles et des réglages variés._

```

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Souhaites-tu que je te livre ce fichier `.md` à télécharger directement dans un `.zip` avec l’arborescence minimale ?
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