📝 : update README.md

work_generation.ipynb

@@ -12,7 +12,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 2,
+   "execution_count": null,
    "id": "4696d130",
    "metadata": {},
    "outputs": [
@@ -38,21 +38,15 @@
     "from ctransformers import AutoModelForCausalLM\n",
     "from huggingface_hub import hf_hub_download\n",
     "\n",
-    "# Définition du modèle à utiliser\n",
-    "# On choisit un modèle Mistral 7B Instruct, quantifié en 4-bit (Q4_K_M)\n",
-    "# C'est un bon équilibre performance / taille pour une utilisation CPU\n",
     "model_repo = \"TheBloke/Mistral-7B-Instruct-v0.1-GGUF\"\n",
     "model_file = \"mistral-7b-instruct-v0.1.Q4_K_M.gguf\"\n",
     "\n",
-    "# Télécharger le modèle (si pas déjà présent)\n",
-    "print(f\"Téléchargement du modèle: {model_file}...\")\n",
-    "model_path = hf_hub_download(repo_id=model_repo, filename=model_file)\n",
-    "print(f\"Modèle téléchargé dans: {model_path}\")"
+    "model_path = hf_hub_download(repo_id=model_repo, filename=model_file)"
    ]
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 3,
+   "execution_count": null,
    "id": "6da8586d",
    "metadata": {},
    "outputs": [
@@ -66,52 +60,35 @@
     }
    ],
    "source": [
-    "# Configuration et chargement du modèle\n",
-    "print(\"Chargement du modèle sur le CPU (cela peut prendre un moment)...\")\n",
-    "\n",
-    "# Configuration pour CTransformers\n",
-    "# gpu_layers=0 signifie qu'aucune couche n'est déchargée sur le GPU (utilisation CPU pure)\n",
     "llm = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(\n",
     "    model_path,\n",
     "    model_type=\"mistral\",\n",
-    "    context_length=4096,  # Longueur de contexte max (texte + réponse)\n",
-    "    gpu_layers=0          # <-- TRÈS IMPORTANT: Force l'utilisation du CPU\n",
-    ")\n",
-    "\n",
-    "print(\"Modèle chargé avec succès.\")"
+    "    context_length=4096,\n",
+    "    gpu_layers=0          # Force l'utilisation du CPU\n",
+    ")"
    ]
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 4,
+   "execution_count": null,
    "id": "f8b27196",
    "metadata": {},
    "outputs": [],
    "source": [
     "def traduire_style_epoque(texte_original: str, epoque_originale: str, epoque_cible: str) -> str:\n",
-    "    \"\"\"\n",
-    "    Utilise le LLM pour réécrire un texte dans le style d'une autre époque.\n",
-    "    \"\"\"\n",
     "    \n",
     "    # Un \"prompt\" système pour guider le modèle.\n",
     "    # Le format [INST]...[/INST] est spécifique à Mistral Instruct.\n",
     "    prompt = f\"\"\"[INST] Tu es un expert en histoire de la littérature française et un écrivain.\n",
-    "Ta tâche est de réécrire le texte suivant, qui a été écrit dans le style de l'époque \"{epoque_originale}\", pour qu'il corresponde parfaitement au style (vocabulaire, grammaire, syntaxe) de l'époque \"{epoque_cible}\".\n",
-    "Le sens, les idées et le contenu du texte original doivent être préservés au maximum. Ne fais que modifier le style.\n",
+    "    Ta tâche est de réécrire le texte suivant, qui a été écrit dans le style de l'époque \"{epoque_originale}\", pour qu'il corresponde parfaitement au style (vocabulaire, grammaire, syntaxe) de l'époque \"{epoque_cible}\".\n",
+    "    Le sens, les idées et le contenu du texte original doivent être préservés au maximum. Ne fais que modifier le style.\n",
     "\n",
-    "TEXTE ORIGINAL ({epoque_originale}):\n",
-    "{texte_original}\n",
+    "    TEXTE ORIGINAL ({epoque_originale}):\n",
+    "    {texte_original}\n",
     "\n",
-    "RÉÉCRITURE ({epoque_cible}):\n",
-    "[/INST]\"\"\"\n",
-    "\n",
-    "    print(f\"Génération de la traduction stylistique de '{epoque_originale}' vers '{epoque_cible}'...\")\n",
-    "    print(\"--------------------------------------------------\")\n",
+    "    RÉÉCRITURE ({epoque_cible}):\n",
+    "    [/INST]\"\"\"\n",
     "    \n",
-    "    # Appel du modèle\n",
-    "    # 'temperature' contrôle la créativité (0.7 est un bon équilibre)\n",
-    "    # 'max_new_tokens' est la longueur max de la réponse. Augmentez si vos textes sont longs.\n",
-    "    # ATTENTION: La génération sur CPU sera LENTE.\n",
     "    reponse = llm(\n",
     "        prompt, \n",
     "        temperature=0.7, \n",
@@ -124,7 +101,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 5,
+   "execution_count": null,
    "id": "3120a8cc",
    "metadata": {},
    "outputs": [
@@ -152,7 +129,7 @@
     }
    ],
    "source": [
-    "# --- Exemple 1 : Moderne vers Ancien ---\n",
+    "# Moderne vers Ancien ---\n",
     "\n",
     "texte_moderne = \"\"\"\n",
     "Salut les gars,\n",
@@ -163,19 +140,15 @@
     "epoque_source_1 = \"2024\"\n",
     "epoque_cible_1 = \"1670 (style Molière ou La Fontaine)\"\n",
     "\n",
-    "# Lancement de la génération\n",
     "texte_traduit_1 = traduire_style_epoque(texte_moderne, epoque_source_1, epoque_cible_1)\n",
     "\n",
-    "# Affichage\n",
-    "print(\"\\n--- TEXTE ORIGINAL (\" + epoque_source_1 + \") ---\")\n",
-    "print(texte_moderne)\n",
     "print(\"\\n--- TEXTE TRADUIT (\" + epoque_cible_1 + \") ---\")\n",
     "print(texte_traduit_1)"
    ]
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 6,
+   "execution_count": null,
    "id": "a745126d",
    "metadata": {},
    "outputs": [
@@ -214,7 +187,7 @@
     }
    ],
    "source": [
-    "# --- Exemple 2 : Ancien vers Moderne ---\n",
+    "# Ancien vers Moderne ---\n",
     "\n",
     "texte_ancien = \"\"\"\n",
     "Monseigneur,\n",
@@ -226,12 +199,8 @@
     "epoque_source_2 = \"1720\"\n",
     "epoque_cible_2 = \"2024 (style email professionnel)\"\n",
     "\n",
-    "# Lancement de la génération\n",
     "texte_traduit_2 = traduire_style_epoque(texte_ancien, epoque_source_2, epoque_cible_2)\n",
     "\n",
-    "# Affichage\n",
-    "print(\"\\n--- TEXTE ORIGINAL (\" + epoque_source_2 + \") ---\")\n",
-    "print(texte_ancien)\n",
     "print(\"\\n--- TEXTE TRADUIT (\" + epoque_cible_2 + \") ---\")\n",
     "print(texte_traduit_2)"
    ]