llm_lab_perso/core/factory.py

from core.mistral7b import Mistral7B
from core.codellama13b_python import CodeLlama13bPython
from core.llama2_13b import Llama2_13b

class LLMFactory:
    """
    Factory pour créer des instances de modèles LLM dynamiquement en fonction d'un identifiant text
    """
    _registry = {
        "mistral:latest": Mistral7B,
        "codellama:13b-python": CodeLlama13bPython,
        "llama2:13b": Llama2_13b,
        # Aliases pour compatibilité rétroactive
        "mistral7b": Mistral7B,
        "codellama13b-python": CodeLlama13bPython,
        "llama2-13b": Llama2_13b
        # Ajouter d'autres modèles LLM ici
    }
    
    # Conversion entre noms Ollama et identifiants internes
    _model_aliases = {
        "mistral:latest": ["mistral7b", "mistral"],
        "codellama:13b-python": ["codellama13b-python", "codellama-python", "codellama"],
        "llama2:13b": ["llama2-13b", "llama2", "llama"]
    }
    
    @staticmethod
    def create(model_name: str):
        """
        Crée une instance d'un modèle LLM en fonction de l'identifiant textuel
        """
        model_name = model_name.lower()
        
        # Essayer directement
        if model_name in LLMFactory._registry:
            return LLMFactory._registry[model_name]()
        
        # Vérifier les alias
        for canonical, aliases in LLMFactory._model_aliases.items():
            if model_name in aliases:
                return LLMFactory._registry[canonical]()
        
        # Si on arrive ici, modèle non supporté
        raise ValueError(f"Modèle LLM non supporté: {model_name}")
    
    @staticmethod
    def get_available_models():
        """
        Renvoie la liste des modèles disponibles (noms Ollama)
        """
        return [m for m in LLMFactory._registry.keys() 
                if m not in sum(LLMFactory._model_aliases.values(), [])]  # Exclure les alias