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Fix(genai,#23264): le carnet 02 se configure sous Colab et avec la cle OpenRouter du module #23288

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Fix(genai,#23264): le carnet 02 se configure sous Colab et avec la cle OpenRouter du module #23288

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228 changes: 191 additions & 37 deletions MyIA.AI.Notebooks/GenAI/Texte/02_PromptEngineering.ipynb
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Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -172,6 +172,8 @@
"output_type": "stream",
"text": [
".env charge depuis: .env\n",
"Configuration : repli autonome du carnet | fournisseur : openai | source de la cle : env:OPENAI_API_KEY\n",
"Modele par defaut : gpt-5-mini\n",
"Mode: BATCH\n"
]
}
Expand Down Expand Up @@ -224,12 +226,149 @@
" break\n",
" current_path = current_path.parent\n",
"if not env_loaded:\n",
" print(\"WARNING: .env non trouve, utilisation variables environnement\")\n",
" print(\"Aucun .env trouve : la cle vient de l'environnement ou des Secrets Colab.\")\n",
"\n",
"# --- Un seul point de resolution de la cle ---------------------------------\n",
"# Ordre de resolution : **par fournisseur d'abord**, puis par source dans le\n",
"# fournisseur -- la cle OpenAI (environnement, puis Secret Colab), puis la cle\n",
"# OpenRouter (environnement, puis Secret Colab), qui implique son adresse de\n",
"# base et un modele ouvert sur cette cle.\n",
"#\n",
"# L'organe de la serie est GenAI/shared/helpers/genai_helpers.py : meme\n",
"# contrat, memes messages d'aide. Un carnet telecharge seul dans Colab ne\n",
"# l'a pas sous la main, donc un repli autonome reprend ce contrat ci-dessous.\n",
"# Les deux doivent choisir le MEME fournisseur quand ils sont tous deux\n",
"# installes : c'est l'ordre par fournisseur (et non par emplacement) qui\n",
"# l'assure. La parite est verifiee hors reseau par\n",
"# shared/helpers/tests/test_colab_config_contract.py.\n",
"AIDE_CLE = \"\"\"Aucune cle d'API n'a ete trouvee.\n",
"\n",
"En local (Jupyter, VS Code) :\n",
" 1. copiez MyIA.AI.Notebooks/GenAI/.env.example en .env, dans le dossier du\n",
" carnet ou dans un dossier parent ;\n",
" 2. remplacez-y la valeur de OPENAI_API_KEY par la cle fournie en cours ;\n",
" 3. relancez la cellule.\n",
"\n",
"Sous Google Colab, il n'y a pas de fichier .env : utilisez les Secrets du\n",
"carnet (icone cle dans la barre de gauche) :\n",
" 1. ajoutez un secret nomme OPENAI_API_KEY -- ou OPENROUTER_API_KEY si la cle\n",
" qui vous a ete remise est une cle OpenRouter ;\n",
" 2. basculez l'interrupteur « Acces au notebook » sur ON ;\n",
" 3. relancez la cellule, sans redemarrer la session.\n",
"\n",
"Ne collez jamais une cle dans une cellule : le carnet partirait avec elle dans\n",
"un commit, et le depot est public.\"\"\"\n",
"\n",
"\n",
"def _lire_secret_colab(nom):\n",
" \"\"\"Lit un Secret de notebook Colab ; None hors Colab ou si absent.\"\"\"\n",
" try:\n",
" from google.colab import userdata\n",
" except Exception:\n",
" return None\n",
" try:\n",
" valeur = userdata.get(nom)\n",
" except Exception:\n",
" return None\n",
" return valeur.strip() if isinstance(valeur, str) and valeur.strip() else None\n",
"\n",
"\n",
"def _resoudre_config_autonome():\n",
" \"\"\"Repli autonome du carnet seul : meme contrat que l'organe de la serie.\n",
"\n",
" Appele quand l'organe n'est pas importable (carnet telecharge seul) ou\n",
" quand il echoue. Les valeurs par defaut sont des NOMS de modeles, jamais\n",
" des cles : la cle du module reste celle de l'environnement ou du Secret.\n",
" \"\"\"\n",
" adresse_openrouter = \"https://openrouter.ai/api/v1\"\n",
"\n",
" def _lire(nom):\n",
" \"\"\"Une cle, par fournisseur : l'environnement d'abord, puis le Secret\n",
" Colab. Meme ordre que `_read_key` de l'organe.\"\"\"\n",
" valeur = os.getenv(nom)\n",
" if valeur and valeur.strip():\n",
" return valeur.strip(), \"env:%s\" % nom\n",
" valeur = _lire_secret_colab(nom)\n",
" if valeur:\n",
" return valeur, \"colab:%s\" % nom\n",
" return None, None\n",
"\n",
" # Par fournisseur, puis par source : la cle OpenAI (env, puis Colab)\n",
" # avant la cle OpenRouter (env, puis Colab). Un ordre par emplacement\n",
" # choisirait un fournisseur different selon que l'organe soit importe.\n",
" cle, source = _lire(\"OPENAI_API_KEY\")\n",
" if not cle:\n",
" cle, source = _lire(\"OPENROUTER_API_KEY\")\n",
" if not cle:\n",
" raise ValueError(AIDE_CLE)\n",
" adresse = os.getenv(\"OPENAI_BASE_URL\")\n",
" if adresse:\n",
" fournisseur = \"openrouter\" if \"openrouter\" in adresse.lower() else \"openai\"\n",
" elif source.endswith(\"OPENROUTER_API_KEY\"):\n",
" adresse, fournisseur = adresse_openrouter, \"openrouter\"\n",
" else:\n",
" fournisseur = \"openai\"\n",
" if fournisseur == \"openrouter\":\n",
" modele = os.getenv(\"OPENAI_MODEL\") or \"qwen/qwen3.8-flash\"\n",
" raisonnement = os.getenv(\"OPENAI_REASONING_MODEL\") or \"deepseek/deepseek-v4.1-flash\"\n",
" else:\n",
" modele = os.getenv(\"OPENAI_MODEL\") or \"gpt-5-mini\"\n",
" raisonnement = os.getenv(\"OPENAI_REASONING_MODEL\") or \"gpt-5.6-sol\"\n",
" return {\n",
" \"api_key\": cle,\n",
" \"base_url\": adresse,\n",
" \"model\": modele,\n",
" \"reasoning_model\": raisonnement,\n",
" \"provider\": fournisseur,\n",
" \"key_source\": source,\n",
" }\n",
"\n",
"# Recupere la cle d'API\n",
"api_key = os.getenv(\"OPENAI_API_KEY\")\n",
"if not api_key:\n",
" raise ValueError(\"Cle API introuvable. Verifie ton fichier .env.\")\n",
"\n",
"# L'organe de la serie d'abord : il porte deja ce contrat.\n",
"for _base in [Path.cwd(), *Path.cwd().parents]:\n",
" if (_base / \"shared\" / \"helpers\" / \"genai_helpers.py\").exists():\n",
" if str(_base / \"shared\" / \"helpers\") not in sys.path:\n",
" sys.path.insert(0, str(_base / \"shared\" / \"helpers\"))\n",
" break\n",
"\n",
"config = None\n",
"organe = \"repli autonome du carnet\"\n",
"try:\n",
" from genai_helpers import resolve_openai_config, apply_openai_environment\n",
"except Exception:\n",
" resolve_openai_config = None\n",
" apply_openai_environment = None\n",
"\n",
"if resolve_openai_config is not None:\n",
" try:\n",
" _cfg = resolve_openai_config(required=True)\n",
" apply_openai_environment(_cfg)\n",
" config = {\n",
" \"api_key\": _cfg.api_key,\n",
" \"base_url\": _cfg.base_url,\n",
" \"model\": _cfg.model,\n",
" \"reasoning_model\": _cfg.reasoning_model,\n",
" \"provider\": _cfg.provider,\n",
" \"key_source\": _cfg.key_source,\n",
" }\n",
" organe = \"genai_helpers (GenAI/shared/helpers)\"\n",
" except Exception as exc:\n",
" if type(exc).__name__ == \"MissingApiKeyError\":\n",
" raise\n",
" organe = \"repli autonome du carnet (organe indisponible : %s)\" % type(exc).__name__\n",
"\n",
"if config is None:\n",
" config = _resoudre_config_autonome()\n",
" os.environ.setdefault(\"OPENAI_API_KEY\", config[\"api_key\"])\n",
" if config[\"base_url\"]:\n",
" os.environ.setdefault(\"OPENAI_BASE_URL\", config[\"base_url\"])\n",
" os.environ.setdefault(\"OPENAI_MODEL\", config[\"model\"])\n",
" os.environ.setdefault(\"OPENAI_REASONING_MODEL\", config[\"reasoning_model\"])\n",
"\n",
"api_key = config[\"api_key\"]\n",
"print(\"Configuration : %s | fournisseur : %s | source de la cle : %s\"\n",
" % (organe, config[\"provider\"], config[\"key_source\"]))\n",
"print(\"Modele par defaut : %s\" % config[\"model\"])\n",
"\n",
"# Mode batch pour execution non-interactive (Papermill, tests automatises)\n",
"def is_interactive():\n",
Expand Down Expand Up @@ -259,6 +398,19 @@
"\n",
"Avant de commencer les expérimentations, nous devons configurer l'accès à l'API OpenAI et gérer les modes d'exécution.\n",
"\n",
"### Où se trouve la clé ?\n",
"\n",
"La clé se cherche toujours au même endroit, dans cet ordre : la variable d'environnement `OPENAI_API_KEY`, puis un **Secret Colab** (`google.colab.userdata`), puis la clé `OPENROUTER_API_KEY` remise en cours — celle-ci est une clé **OpenRouter**, et le carnet bascule alors sur l'adresse OpenRouter avec un modèle ouvert (`qwen/qwen3.8-flash`).\n",
"\n",
"| Où vous travaillez | Comment faire |\n",
"|---|---|\n",
"| **Local** (Jupyter, VS Code) | copiez `MyIA.AI.Notebooks/GenAI/.env.example` en `.env` (dans le dossier du carnet ou dans un dossier parent) et remplacez `OPENAI_API_KEY` par la clé du cours |\n",
"| **Google Colab** | pas de `.env` : icône clé → *Secrets* → ajoutez `OPENAI_API_KEY` (ou `OPENROUTER_API_KEY`), **basculez « Accès au notebook » sur ON**, puis relancez la cellule |\n",
"\n",
"La cellule de configuration affiche la source de la clé qu'elle a retenue (`env:…`, `colab:…`) et le fournisseur choisi — **jamais la clé elle-même**. Si aucune clé n'est trouvée, le message d'erreur donne la marche à suivre dans les deux cas.\n",
"\n",
"**Attention :** ne collez jamais une clé dans une cellule — le carnet partirait avec elle dans un commit, et le dépôt est public.\n",
"\n",
"### Mode batch vs mode interactif\n",
"\n",
"Le notebook supporte deux modes d'exécution :\n",
Expand Down Expand Up @@ -290,7 +442,7 @@
"- `max_tokens` : Longueur maximale de la réponse (évite les réponses trop longues et coûteuses)\n",
"- `temperature` : Contrôle la créativité (0.0 = déterministe, 2.0 = très créatif)\n",
"\n",
"Par défaut, nous utilisons `gpt-5-mini` configuré dans le fichier `.env`."
"Par défaut, le carnet utilise le modèle **résolu par la configuration** : `gpt-5-mini` en local, ou un modèle ouvert (`qwen/qwen3.8-flash`) si la clé du cours est une clé OpenRouter."
]
},
{
Expand All @@ -311,15 +463,9 @@
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Client OpenAI initialisé avec succès !"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"Modèle par défaut: gpt-5-mini\n"
"Client OpenAI initialisé avec succès !\n",
"Modèle par défaut: gpt-5-mini\n",
"Fournisseur: openai\n"
]
}
],
Expand All @@ -331,17 +477,21 @@
"import openai\n",
"from openai import OpenAI\n",
"\n",
"# Charger le modèle depuis .env ou utiliser gpt-5-mini par défaut\n",
"DEFAULT_MODEL = os.getenv(\"OPENAI_MODEL\", \"gpt-5-mini\")\n",
"# Modele par defaut : celui resolu par la configuration (variable\n",
"# d'environnement, Secret Colab, ou cle OpenRouter du module).\n",
"DEFAULT_MODEL = config[\"model\"]\n",
"MODEL_NAME = DEFAULT_MODEL\n",
"\n",
"# Instanciation du client\n",
"# Instanciation du client. base_url vaut None en local (adresse OpenAI) et\n",
"# l'adresse OpenRouter quand la cle du module est une cle OpenRouter.\n",
"client = OpenAI(\n",
" api_key=api_key,\n",
" api_key=config[\"api_key\"],\n",
" base_url=config[\"base_url\"],\n",
")\n",
"\n",
"print(\"Client OpenAI initialisé avec succès !\")\n",
"print(f\"Modèle par défaut: {MODEL_NAME}\")"
"print(f\"Modèle par défaut: {MODEL_NAME}\")\n",
"print(f\"Fournisseur: {config['provider']}\")"
]
},
{
Expand Down Expand Up @@ -1326,26 +1476,30 @@
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"On suppose que les trains vont l’un vers l’autre.\n",
"\n",
"1) Distance parcourue par le train partant de Paris entre 8h00 et 9h00 :\n",
"- Vitesse = 120 km/h, durée = 1 h → distance = 120 × 1 = 120 km.\n",
"1) Distance parcourue par le train de Paris avant le départ du train de Lyon. \n",
"Le train de Paris part à 8h00 et le train de Lyon part à 9h00, donc le train de Paris roule pendant 1 heure avant 9h00. \n",
"Vitesse du train de Paris = 120 km/h. \n",
"Distance parcourue en 1 h = 120 km/h × 1 h = 120 km.\n",
"\n",
"2) Distance qui sépare encore les deux trains à 9h00 :\n",
"- Distance totale = 470 km, donc restante = 470 − 120 = 350 km.\n",
"2) Distance qui sépare encore les deux trains à 9h00. \n",
"Distance totale Paris–Lyon = 470 km. \n",
"Après 1 h le train de Paris a parcouru 120 km, il reste donc : \n",
"470 km − 120 km = 350 km.\n",
"\n",
"3) Vitesse à laquelle les deux trains se rapprochent ensuite :\n",
"- Vitesse relative = 120 + 100 = 220 km/h.\n",
"3) Vitesse à laquelle les deux trains se rapprochent ensuite. \n",
"Ils roulent l’un vers l’autre, donc vitesses additives : 120 km/h + 100 km/h = 220 km/h.\n",
"\n",
"4) Durée nécessaire pour couvrir 350 km à 220 km/h :\n",
"- Durée (heures) = 350 / 220 = 35/22 ≈ 1,590909... h.\n",
"- Décomposition : 35/22 = 1 + 13/22 h.\n",
"- Minutes = (13/22) × 60 = 780/22 ≈ 35,4545 min → 35 min et (0,4545×60) ≈ 27,27 s.\n",
"- Donc durée ≈ 1 h 35 min 27 s.\n",
"4) Durée nécessaire pour couvrir cette distance, convertie en heures et minutes. \n",
"Temps = distance / vitesse = 350 km / 220 km/h = 35/22 h ≈ 1,590909… h. \n",
"Convertissons en heures et minutes : \n",
"1 h + (35/22 − 1)h = 1 h + (13/22) h. \n",
"(13/22) h × 60 min/h = 780/22 min = 39*20/22? (calcul direct) = 35,4545… min. \n",
"Donc ≈ 1 h 35,4545 min → 1 h 35 min et 0,4545×60 ≈ 27,27 s. \n",
"Arrondie aux minutes : 1 h 35 min (ou plus précisément 1 h 35 min 27 s).\n",
"\n",
"5) Heure du croisement :\n",
"- Le second train part à 9h00, plus ≈ 1 h 35 min 27 s donne ≈ 10h35min27s.\n",
"- En arrondissant aux minutes pour le format demandé : 10h35.\n",
"5) Heure du croisement. \n",
"Le calcul commence à 9h00, donc ajouter 1 h 35 min 27 s donne environ 10h35m27s. \n",
"En heures et minutes : 9h00 + 1h35 = 10h35.\n",
"\n",
"Reponse finale : 10h35\n"
]
Expand Down Expand Up @@ -2900,4 +3054,4 @@
},
"nbformat": 4,
"nbformat_minor": 5
}
}
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