Tutoriels IA
Pas à pas, avec du code prêt à copier-coller. Chaque tutoriel vous prend par la main.
DSPy : arrête de bricoler tes prompts, programme tes LLM
DSPy, le framework de Stanford, remplace tes prompts fragiles par des programmes : tu décris la tâche, il optimise les instructions tout seul.
Ruff : arrête de formater ton Python à la main, il s'en charge en 50 ms
Ruff, un outil en Rust, remplace flake8, Black et isort : il corrige et formate ton code Python en millisecondes. Six étapes pour le configurer.
ONNX Runtime : ton modèle IA 3 fois plus rapide sans changer une ligne de code
Exporte ton modèle scikit-learn en ONNX et sers-le avec ONNX Runtime pour gagner en vitesse d'inférence, sans GPU ni réécriture.
SHAP : ouvre la boîte noire et vois ce que ton modèle IA regarde vraiment
SHAP décompose chaque prédiction de ton modèle IA en contributions chiffrées, variable par variable, pour expliquer pourquoi il décide.
loguru : arrête de chercher tes bugs à l'aveugle, logue proprement en une ligne
loguru remplace des dizaines de lignes de logging par une seule : rotation automatique, capture d'exceptions, sortie colorée. Tutoriel Python prêt.
MLflow : ne perds plus la trace de tes modèles IA
MLflow journalise chaque expérience de machine learning : paramètres, métriques et modèle. Fini de refaire ce qu'on avait déjà trouvé.
MediaPipe : détecte les 21 points de ta main en temps réel avec Python
Reconnaître tes mains, suivre 21 articulations et compter tes doigts en direct, sans GPU ni clé API : le tutoriel MediaPipe en trente lignes de Python.
uv : un seul outil pour remplacer pip, venv, Poetry et pyenv
pip, venv, Poetry et pyenv ne servent plus à rien : uv gère tes projets Python dix à cent fois plus vite avec un seul binaire.
librosa : transforme un morceau de musique en données exploitables par l'IA
librosa convertit un fichier audio en données exploitables : spectrogramme, MFCC, tempo, accords. La base du machine learning audio, code prêt à copier.
Optuna : trouve les bons réglages de ton modèle en 100 essais au lieu de 10 000
Optuna explore intelligemment les hyperparamètres et trouve le meilleur réglage en 100 essais au lieu de 10 000. Code Python prêt à coller.