Créer un assistant de cuisine alimenté par l'IA avec LLaMA 3.2 Vision

Bonjour ! C'est Tommy à nouveau, et aujourd'hui je suis ravi de vous emmener dans un voyage passionnant où nous allons créer un assistant de cuisine pratique alimenté par l'IA. Dans ce tutoriel, nous allons tirer parti de LLaMA 3.2 Vision, un puissant modèle d'IA de Meta, pour analyser des images d'ingrédients et suggérer des recettes en temps réel. Avec l'aide de Groq Cloud pour un traitement efficace de l'IA et Streamlit pour construire une interface utilisateur interactive, vous serez en mesure de construire une application fonctionnelle d'ici la fin de ce tutoriel.

Alors, que vous soyez un débutant en IA ou simplement curieux de savoir comment l'apprentissage machine peut améliorer nos expériences en cuisine, ce tutoriel vous donnera une compréhension pratique de ces outils tout en gardant les choses simples et pratiques.

Commençons à cuisiner !

Configurer votre environnement Conda

Avant de plonger dans le code, préparons votre environnement en utilisant Conda, un gestionnaire de paquets et d'environnements populaire pour Python. Nous allons mettre en place un environnement dédié pour garder tout organisé.

Étapes pour configurer l'environnement Conda :

Installer Conda : Si vous n'avez pas Conda installé, téléchargez-le et installez-le depuis le site officiel.
Créer un nouvel environnement Conda : Une fois que Conda est installé, ouvrez votre terminal ou invite de commandes et exécutez :
```
conda create --name cooking-assistant python=3.11
```
Cela crée un nouvel environnement appelé cooking-assistant avec Python 3.11.
Activer l'environnement :
```
conda activate cooking-assistant
```
Installer les paquets nécessaires : Maintenant, installons les paquets Python nécessaires :
```
pip install groq streamlit python-dotenv
```

Créer le fichier principal de l'application

Ensuite, créez un fichier nommé main.py où nous allons écrire la logique principale de notre assistant de cuisine alimenté par l'IA. Ce fichier gérera le téléchargement d'images, l'envoi à l'API Groq Cloud pour analyse et l'affichage des résultats dans une interface simple construite avec Streamlit.

Initialiser le client Groq pour l'analyse d'image

Nous allons commencer par configurer le client Groq. Ce client nous permettra d'interagir avec le modèle LLaMA 3.2 Vision, qui analysera les images des ingrédients téléchargés par les utilisateurs.

Code :

Explication :

dotenv : Nous utilisons dotenv pour gérer en toute sécurité nos clés API. Le fichier .env doit contenir la clé API Groq.
Client Groq : Le client Groq est initialisé en utilisant la clé API, ce qui nous permet d'interagir avec le modèle LLaMA 3.2 Vision.

Analyser les ingrédients en utilisant LLaMA 3.2 Vision

Une fois que le client Groq est configuré, nous avons besoin d'une fonction pour envoyer les données d'image au modèle LLaMA 3.2 Vision pour analyse.

Code :

Explication :

Encodage base64 : Nous convertissons l'image au format base64, ce qui est nécessaire pour envoyer les données d'image via l'API.
Appel API Groq : Nous envoyons l'image au modèle LLaMA 3.2 Vision 11b pour identifier les ingrédients.

Suggérer des recettes en fonction des ingrédients identifiés

Une fois les ingrédients identifiés, nous pouvons demander à LLaMA 3.2 de suggérer des recettes utilisant ces ingrédients. Cela se fait en utilisant un autre appel API Groq.

Code :

Explication :

Sugestion de recette : Les ingrédients identifiés sont envoyés au modèle textuel LLaMA 3.2 pour générer des suggestions de recettes.

Construire l'interface Streamlit

Maintenant que la fonctionnalité principale est en place, construisons l'interface Streamlit, où nous pouvons télécharger des images et obtenir l'identification des ingrédients ainsi que des suggestions de recettes.

Explication :

Uploader de fichiers : Nous pouvons télécharger une ou plusieurs images.
Traitement d'image : Pour chaque image téléchargée, nous l'analysions et affichons les ingrédients identifiés.
Sugestion de recette : Une fois tous les ingrédients identifiés, le modèle LLaMA 3.2 suggère une recette.

Exécuter l'application

Maintenant que tout est configuré, vous pouvez exécuter votre application. Dans le terminal, assurez-vous d'être dans le même répertoire que main.py, et exécutez la commande suivante :

streamlit run main.py

Une fois l'application en cours d'exécution, vous pouvez télécharger des images, voir les ingrédients identifiés et consulter les suggestions de recettes en temps réel !

Qu'est-ce qui vient ensuite ?

Explorer d'autres modèles : Essayez d'expérimenter avec différents modèles LLaMA 3.2 disponibles sur Groq Cloud.
Améliorer la fonctionnalité : Ajouter des fonctionnalités comme la sauvegarde des recettes préférées ou l'amélioration du processus d'identification des ingrédients.
Déployer votre application : Envisagez de déployer votre application sur une plateforme cloud comme Heroku ou Streamlit Cloud pour la partager avec d'autres.

Conclusion

Dans ce tutoriel, nous avons créé un assistant de cuisine alimenté par l'IA qui utilise le modèle LLaMA 3.2 Vision via Groq Cloud pour analyser des images d'ingrédients et suggérer des recettes. Nous avons également construit une interface conviviale avec Streamlit, permettant aux utilisateurs de télécharger des images et d'interagir avec l'IA en temps réel.

Maintenant que vous avez vu comment intégrer des modèles de vision avec une interface web, vous pouvez encore améliorer l'assistant en ajoutant plus de fonctionnalités ou en améliorant sa précision. Ce projet montre comment l'IA peut être intégrée de manière transparente dans des applications quotidiennes, fournissant des solutions utiles et concrètes.

Bon codage et bonne cuisine !

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