--- 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) ---