Je suis heureux de vous annoncer que les billets de mon blog sont désormais disponibles en plusieurs langues grâce aux capacités de traduction de l’intelligence artificielle !
Les articles originaux, écrits en français, sont maintenant automatiquement traduits en :
Je suis heureux d’annoncer la sortie de la version 1.5 de mon script AI-Powered Markdown Translator. Cette mise à jour apporte plusieurs améliorations significatives, notamment la mise à jour des modèles par défaut, l’optimisation des prompts de traduction, une refactorisation du code et une meilleure gestion des fichiers de sortie.
Avec StoryPixAI mon objectif était de créer une application web interactive permettant aux utilisateurs de générer des histoires pour enfants, enrichies par des images générées par des modèles d’intelligence artificielle. Pour réaliser cela, j’ai utilisé plusieurs services AWS tels que Lambda, API Gateway, DynamoDB, S3 et Cognito pour l’authentification. Le code de l’infrastructure est géré avec Terraform, et le déploiement est automatisé via GitLab CI. Dans ce billet, je vous dévoile les coulisses de ce projet passionnant, des choix technologiques aux défis rencontrés.
Cet article présente un projet POC (Proof of Concept) pour le déploiement automatisé de LibreChat sur AWS EC2, utilisant Terraform pour orchestrer l’infrastructure selon le principe d’Infrastructure as Code, un script User-Data Bash pour installer les composants sur EC2, et AWS Systems Manager pour une gestion centralisée des clés API et le suivi du déploiement. L’accent est mis sur l’automatisation et l’optimisation des coûts via l’utilisation des instances Spot.
Le script de traduction automatique, déjà renforcé par les capacités d’OpenAI et de Mistral AI, accueille une nouvelle innovation : l’intégration de Claude, le modèle d’intelligence artificielle de dernière génération conçu par Anthropic. Pour découvrir les résultats dans toutes les langues, je vous invite à visiter cette page : Traductions avec Anthropic.
Dans cet article, nous allons explorer l’API Claude d’Anthropic AI en créant un script Python Proof of Concept (POC). Ce script met en lumière les capacités de l’API Claude et montre comment intégrer l’IA dans vos applications et flux de travail.
En utilisant mon script de traduction Markdown alimenté par l’IA (Mistral AI et Open AI) pour le README de mon projet Stable Diffusion sur GitLab, j’ai rencontré un problème majeur. Certaines parties du texte n’étaient pas traduites et certains blocs de code étaient incorrectement traduits. Cet article présente l’amélioration apportée pour résoudre ce problème critique.
Dans cet article, je vais vous parler de l’évolution de mon script de traduction de blog utilisant l’intelligence artificielle, avec l’intégration de la technologie Mistral AI. Pour découvrir les résultats dans toutes les langues, je vous invite à visiter cette page : Traductions avec Mistral AI.
Dans cet article, je partage un script Python développé comme un Proof of Concept (POC) pour automatiser la traduction des posts de mon blog, en utilisant le modèle de langage GPT-4 d’OpenAI. Ce script est spécifiquement conçu pour traiter des fichiers Markdown dans la structure de mon blog Hugo, facilitant la gestion multilingue de mes articles. Ils sont disponibles en Anglais, Espagnol et Chinois.
Le blog se transforme avec style !