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UID, modèle, moteur, agent + + - paramètres complets + + - réponse générée + +- L’index central est mis à jour (`log_index.md`) + + +--- + +## 💡 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 + +--- + +## ⚠️ 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__), '..'))) +``` + +--- + +## 🔜 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 + + +--- + +🧠 _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._ + +``` + +--- + +Souhaites-tu que je te livre ce fichier `.md` à télécharger directement dans un `.zip` avec l’arborescence minimale ? +``` \ No newline at end of file diff --git a/inbox/StramDeck config.md b/inbox/StreamDeck config.md similarity index 100% rename from inbox/StramDeck config.md rename to inbox/StreamDeck config.md diff --git a/inbox/Test Cline.md b/inbox/Test Cline.md new file mode 100644 index 0000000..bfd64b1 --- /dev/null +++ b/inbox/Test Cline.md @@ -0,0 +1,394 @@ + +--- +Premier tests sur cline depuis serveur distant OVH +- Attention dans le code de bien définir le nom du modèle ici nous allons commencer des tests léger sur "mistral : latest" +- Adresse OLLAMA_URL = "http://217.182.105.173:11434/api/generate" +- Attention pour réception des réponses "stream" : False ou True par défaut sur True ce qui signifie: + - Il envoie les tokens un par un en flux (streaming) + - Chaque ligne de réponse est un objet JSON séparé +- [x] Création d'un script python avec prompt simple : réponse attendue ✅ 2025-03-25 +- [ ] +##Création d'un logger de réponse Mistral (Ollama) +###Objectif +- [x] Ce script envoie au modèle Mistral 7b via Ollama, avec des paramètres configurables. Il enregistre la réponse en .md ✅ 2025-03-25 + +## 🛠️ Paramètres disponibles + +- `model` : nom exact du modèle (`mistral:latest`) +- `temperature` : contrôle la créativité (0.1 = déterministe, 1.0 = créatif) +- `top_p` : échantillonnage nucleus +- `top_k` : nombre max de tokens à considérer +- `repeat_penalty` : pénalise les répétitions +- `num_predict` : nombre max de tokens générés +- `stop` : mot/char de coupure manuelle + +--- + +## 📄 Exemple de sortie `.md` générée + +```markdown +# 🧾 Résultat génération Mistral + +**🗓️ Date :** 2025-03-25 16:42 +**🧠 Modèle :** mistral:latest +**💬 Prompt :** Explique-moi simplement ce qu'est l'intelligence artificielle. + +--- + +## ⚙️ Paramètres utilisés + +- Temperature : 0.7 +- Top P : 0.9 +- Top K : 50 +- Repeat Penalty : 1.1 +- Max Tokens (num_predict) : 512 +- Stop : *Aucun* + +---``` + +--- +## ⚖️ Comparatif `stream: True` vs `stream: False` + +| Paramètre | `stream: True` | `stream: False` | +| --------------------- | ------------------------------------ | ------------------------------------------ | +| 🧠 Fonctionnement | Réception **progressive** des tokens | Réception **d’un seul bloc** à la fin | +| ⏱️ Vitesse perçue | **Immédiate** (1er token direct) | **Plus lente** (attend que tout soit prêt) | +| 📈 Performance réelle | Quasiment équivalente | Légèrement plus rapide si réponse courte | +| 🧩 Intégration | Utile en **interface temps réel** | Mieux pour **log** ou traitement global | +| 🛠️ Complexité | Traitement ligne à ligne | Plus simple (`response.json()`) | +| 📤 Poids réseau | Petites requêtes multiples | Une seule grosse réponse | + +--- + +## ✅ **Quand utiliser `stream: True`** + +- Tu veux afficher la réponse **en temps réel dans un terminal ou une interface**. + +- Tu fais un chatbot et veux **rendre l’UI plus réactive**. + +- Tu veux **interrompre** la génération à la volée. + + +### ⚠️ Nécessite : + +```python +for line in response.iter_lines(): + data = json.loads(line) + print(data["response"], end="", flush=True) +``` + +--- + +## ✅ **Quand utiliser `stream: False`** + +- Tu fais de l’analyse, du **logging** ou de la **comparaison de générations**. + +- Tu veux une réponse **complète, simple à traiter**. + +- Tu veux **enregistrer ou archiver** les prompts + réponses sans complexité. + + +--- + +### 🔁 Résumé express + +- **stream: True** → dynamique, pour interface interactive (chatbot, terminal live) + +- **stream: False** → simple, pour logs, scripts, tests comparatifs (ton cas actuel) + + +--- +## 🔜 **Objectifs à venir** + +Voici ce qui est **prévu ensuite** (dis-moi si on ajuste la priorité) : + +### 🧩 1. **Étendre les logs pour mieux suivre les variations** + +- [x] Ajouter un identifiant unique par test ✅ 2025-03-25 + +- [x] Historiser les prompts / réglages dans un index central (genre `log_index.md`) ✅ 2025-03-25 + + +### 🧪 2. **Faire varier les paramètres automatiquement** + +- [x] Générer plusieurs réponses à partir d’un même prompt avec différentes températures, top_p, etc. ✅ 2025-03-25 + + +### 🧠 3. **Passer à l'intégration avec Cline (dans Cursor)** + +- [ ] Utiliser le modèle directement depuis l'interface Cline (client local) + +- [ ] Voir si la connexion à distance fonctionne via API d’Ollama + +- [ ] Créer un `cline.config.json` plus tard si utile + + +--- + +## 🧠 **1. Dans notre contexte, les scripts bien cadrés sont la base** + +Tu as entièrement raison : si ton but est de : + +- 🧪 Faire des **tests structurés sur les LLM** + +- 🔁 Comparer les **effets de réglages** + +- 📊 Récupérer des **logs propres pour analyse** + +- 🔧 Envisager des **améliorations par RAG ou fine-tuning** + + +Alors **le cœur de ton infrastructure doit être : des scripts robustes, versionnés, traçables, testables.** + +--- + +## 🔍 **2. L’intérêt d’avoir des “classes d’agents” par modèle et par tâche** + +C’est une **approche d’ingénierie avancée** et **très scalable** : + +- Tu définis des **profils d'agents** : + + - ✨ Agent RAG pour recherche technique + + - 📑 Agent résumé juridique + + - 🔧 Agent support technique + + - 🧠 Agent pour test de comportement (prompt sensitivity, hallucinations, etc.) + +- Et tu **lances ces agents via des scripts** avec : + + - un modèle précis (`mistral`, `llama2`, etc.) + + - des prompts types + + - des paramètres contrôlés + + - des logs traçables + + +Cette approche te permet ensuite de : + +- Réentraîner des modèles avec les bons exemples + +- Affiner le comportement de chaque "rôle" + +- Prioriser les modèles à adapter ou remplacer + + +--- + +## 🤖 **3. Alors… est-ce que Cline est indispensable ?** + +> **Non. Cline n’est pas indispensable.** +> Mais il peut être **très utile selon tes usages secondaires.** + +### ✅ Ce pour quoi Cline _est_ utile : + +- 👨‍💻 **Exploration interactive** d’un modèle + +- 📋 Rapidité pour **tester un prompt** ou une idée + +- 💡 Travailler dans **Cursor ou VSCode** pour explorer le comportement d’un modèle sur des fichiers + + +### ❌ Ce pour quoi **tu n’as pas besoin de Cline** : + +- ❎ Campagnes de test automatisées + +- ❎ Analyse de résultats + +- ❎ Suivi fin des comportements ou génération de logs + +- ❎ Entraînement, fine-tuning, adaptation par LoRA ou supervision + + +--- + +## 📦 En résumé + +| Usage | Cline | Scripts personnalisés | +| ----------------------------------- | ----- | --------------------- | +| Prompt rapide / test manuel | ✅ | ✅ | +| Campagne de test (variation params) | ❌ | ✅ | +| Logging / Récupération fine | ❌ | ✅ | +| Comparaison multi-modèles | ❌ | ✅ | +| Préparation fine-tuning / LoRA | ❌ | ✅ | +| Workflow typé (agent/task/model) | ❌ | ✅ | +| Dev exploratoire dans Cursor | ✅ | ✅ (moins fluide) | + +--- +### Créer une classe abstraite globale** (comme `BaseLLM`) est **fortement recommandé** si tu comptes : + +- Gérer plusieurs modèles (Mistral, LLaMA2, Mixtral, etc.) + +- Réutiliser des comportements communs (log, rôle, configuration) + +- Faciliter l’évolution, la maintenance et l’extension de ton code + + +--- + +## ✅ **Pourquoi créer une classe abstraite `BaseLLM` ?** + +### 🔁 1. **Mutualiser les fonctionnalités communes** + +Tu n’auras pas à réécrire : + +- La gestion des rôles + +- Le logging Markdown + +- L’enregistrement dans l’index + +- La structure des paramètres + + +➡️ Tu définis ça **une seule fois dans `BaseLLM`**, et tes classes comme `Mistral7B` n’ont plus qu’à se concentrer sur les **spécificités du modèle**. + +--- + +### 🧱 2. **Faciliter l’ajout d’autres classes** + +Tu pourras ensuite créer rapidement : + +```python +class LLaMA2(BaseLLM): ... +class Mixtral8x7B(BaseLLM): ... +class Phi3(BaseLLM): ... +``` + +Et chacune ne définira que ce qui change : l’URL, le nom du modèle, le système de requête, etc. + +--- + +### 🔄 3. **Permettre l’interopérabilité** + +Tu peux créer un **système générique** qui accepte **n’importe quelle instance de modèle** : + +```python +def test_model(agent_name, prompt, model: BaseLLM): + model.set_role(agent_name) + return model.generate(prompt) +``` + +➡️ Cela permet d’évaluer **plusieurs modèles avec la même interface** ! + +--- + +## ✅ En résumé + +| Avantage | Sans classe abstraite | Avec `BaseLLM` | +| ---------------------------------- | ----------------------- | -------------- | +| Réutilisation du code | ❌ Faible | ✅ Très forte | +| Facilité à ajouter un nouveau LLM | ❌ Long | ✅ Très rapide | +| Uniformité d'appel (`.generate()`) | ❌ Différente par modèle | ✅ Identique | +| Structure propre & maintenable | ❌ Complexité croissante | ✅ Solide | +| Interopérabilité / abstraction | ❌ Difficile | ✅ Naturelle | + +--- +## 🧠 1. Les **paramètres de configuration** varient selon les modèles + +### ✅ Ce que **tous** les modèles acceptent via Ollama : + +|Paramètre|Description| +|---|---| +|`temperature`|Contrôle la créativité| +|`top_p`|Nucleus sampling| +|`repeat_penalty`|Pénalise les répétitions| +|`num_predict`|Nombre de tokens générés| +|`stop`|Mots ou séquences d'arrêt| +|`seed`|Graine pour reproductibilité| +|`stream`|Réponse en streaming| +|`prompt`|(obligatoire) le texte utilisateur| +|`model`|(obligatoire) le nom du modèle| + +### ⚠️ Ce qui est **optionnel ou spécifique** selon les modèles : + +|Paramètre|Cas spécifique| +|---|---| +|`top_k`|Non supporté par tous| +|`frequency_penalty`, `presence_penalty`|Valides surtout sur API OpenAI-like| +|`max_tokens`|Peut ne pas être utilisé| + +--- + +## ✅ Conséquence sur `BaseLLM` + +Ta classe abstraite doit : + +- Accepter un dictionnaire `params` initial personnalisé par modèle + +- Avoir une méthode de validation ou un filtre des paramètres + +- Enregistrer dans les logs **uniquement les paramètres actifs** + + +--- + +## ✅ 2. Les logs doivent **identifier clairement le modèle utilisé** + +Déjà prévu dans `BaseLLM._log_result()` : + +```python +f.write(f"**🧠 Modèle :** {self.model}\n") +``` + +Mais on peut améliorer avec une ligne en plus dans le `log_index.md` : + +```markdown +🧠 `mistral:latest` (via Ollama) +``` + +Et pourquoi pas ajouter : + +```python +self.engine = "Ollama" +``` + +dans les classes filles pour différencier un jour `Ollama`, `vLLM`, `HF Transformers`, etc. + +--- + +## 📂 Arborescence recommandée de ton projet + +Voici une arborescence professionnelle et modulaire : + +``` +llm_lab/ ← Racine de ton projet +├── agents/ ← Définition des rôles d'agents +│ └── roles.py ← Dictionnaire AGENTS +│ +├── core/ ← Coeur du système LLM +│ ├── base_llm.py ← Classe abstraite BaseLLM +│ ├── mistral7b.py ← Classe héritée Mistral7B +│ ├── llama2.py ← (futur) +│ └── factory.py ← Instanciation dynamique +│ +├── logs/ ← Réponses générées +│ ├── mistral_2025-03-25_XXXX.md +│ +├── log_index.md ← Index global des tests +│ +├── tests/ ← Scripts de test +│ └── test_mistral7b.py ← Exemple d’usage +│ +├── prompts/ ← Templates ou scénarios de tests +│ └── test_prompt1.txt +│ +├── data/ ← Données utilisées (optionnel) +│ +└── README.md ← Explication générale du projet +``` + +--- + +- `utils/` pour fonctions génériques (formatage, parsers) + +- `config/` si tu charges des réglages depuis YAML/JSON + +- `outputs/` pour stocker les tests ou réponses groupées (JSON/CSV) + + +--- +