Créez votre propre assistant de cuisine alimenté par l'IA avec LLaMA 3.2 Vision

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

Bienvenue ! Dans ce guide, nous sommes ravis de nous lancer dans un voyage innovant pour développer un assistant de cuisine pratique alimenté par l'IA. Nous tirerons parti des capacités de LLaMA 3.2 Vision, un modèle d'IA avancé de Meta, pour analyser les images des ingrédients et recommander des recettes en temps réel. Avec l'assistance de Groq Cloud pour un traitement AI efficace et Streamlit pour créer une expérience utilisateur interactive, vous construirez une application fonctionnelle d'ici la fin de ce tutoriel.

Que vous soyez novice en IA ou simplement intéressé par la façon dont l'apprentissage automatique peut améliorer vos aventures culinaires, ce tutoriel propose une approche pratique de ces outils puissants.

Configuration de votre environnement Conda

Avant de plonger dans la phase de codage, il est important de préparer votre environnement à l'aide de Conda, un gestionnaire de paquets et d'environnement populaire pour Python. Nous allons créer un environnement dédié pour garder tous les composants organisés.

Étapes pour configurer l'environnement Conda :

1. Installer Conda : Si vous n'avez pas encore installé Conda, téléchargez-le et installez-le ici.
2. Créer un nouvel environnement Conda : Une fois Conda installé, ouvrez votre terminal ou l'invite de commande et exécutez :
   conda create --name cooking-assistant python=3.11
3. Cette commande crée un nouvel environnement nommé cooking-assistant avec Python 3.11.
4. Activer l'environnement :
   conda activate cooking-assistant
5. Installer les paquets requis : Ensuite, installons les paquets Python nécessaires en exécutant :
   pip install groq streamlit python-dotenv

Créer le fichier d'application principal

Créez un fichier nommé main.py, où nous allons mettre en œuvre la logique principale de notre assistant de cuisine alimenté par l'IA. Ce fichier gère le téléchargement des images, les envoie à l'API Cloud Groq pour analyse, et affiche les résultats dans une interface conviviale construite avec Streamlit.

Initialiser le client Groq pour l'analyse d'image

Nous commençons par configurer le client Groq, qui nous permettra d'interagir avec le modèle LLaMA 3.2 Vision pour analyser les images téléchargées par les utilisateurs.

# Code d'initialisation du client Groq

Explication :

• dotenv : Utilisé pour gérer en toute sécurité vos clés API via un fichier .env contenant la clé API Groq.
• Client Groq : Le client Groq est initialisé à l'aide de la clé API, permettant l'interaction avec le modèle LLaMA 3.2 Vision.

Analyser les ingrédients en utilisant LLaMA 3.2 Vision

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

# Code d'analyse d'image

Explication :

• Encodage Base64 : Les images sont converties au format base64 pour être transmises à l'API.
• Appel API Groq : L'image est envoyée au modèle LLaMA 3.2 Vision pour identifier les ingrédients présents.

Suggérer des recettes en fonction des ingrédients identifiés

Avec les ingrédients identifiés, nous pouvons alors interroger LLaMA 3.2 pour des recommandations de recettes basées sur les éléments identifiés.

# Code de suggestion de recette

Explication :

• Suggestion de recette : Les ingrédients reconnus sont envoyés au modèle de texte LLaMA 3.2 pour la génération de recettes.

Construire l'interface Streamlit

Ayant établi la fonctionnalité de base, nous pouvons maintenant développer l'interface Streamlit permettant aux utilisateurs de télécharger des images et de recevoir des identifications d'ingrédients ainsi que des suggestions de recettes.

Explication :

• Téléchargeur de fichier : Les utilisateurs peuvent télécharger une ou plusieurs images directement dans l'interface.
• Traitement des images : Chaque image téléchargée sera analysée, affichant les ingrédients identifiés.
• Suggestion de recette : Une fois que tous les ingrédients sont reconnus, le modèle LLaMA 3.2 générera des idées de recettes.

Exécuter l'application

Pour exécuter votre application, accédez au répertoire contenant main.py dans votre terminal et exécutez :

# Commande pour exécuter l'application

Une fois l'application opérationnelle, téléchargez des images pour voir une identification instantanée des ingrédients et des suggestions de recettes en temps réel !

Quelle est la suite ?

• Explorez d'autres modèles : Envisagez d'expérimenter avec divers modèles LLaMA disponibles via Groq Cloud.
• Améliorez la fonctionnalité : Ajoutez des fonctionnalités supplémentaires, comme la possibilité d'enregistrer des recettes préférées ou d'améliorer la précision de l'identification des ingrédients.
• Déployez votre application : Pensez à déployer votre application sur une plateforme cloud comme Heroku ou Streamlit Cloud pour la partager avec d'autres.

Conclusion

Dans ce tutoriel, nous avons construit avec succès un assistant de cuisine alimenté par l'IA qui utilise le modèle LLaMA 3.2 Vision via Groq Cloud pour l'analyse des ingrédients et les suggestions de recettes. En créant une interface rationalisée avec Streamlit, les utilisateurs peuvent interagir avec l'IA, télécharger des images et recevoir des retours instantanés.

Ayant appris à combiner des modèles de vision avec une interface web, vous pouvez affiner davantage l'assistant en ajoutant plus de fonctions ou en améliorant sa précision. Ce projet illustre l'intégration de l'IA dans des applications quotidiennes, offrant des solutions pratiques aux défis quotidiens.

Bonne programmation et bonne cuisine !