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  • Par - ManuData
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  • catégorie LLM

NLP Financier : Résoudre le piège des coréférences journalistiques avec l’aide d’un LLM.

Si vous avez déjà tenté de construire un pipeline d’analyse de sentiment sur des flux d’actualités financières, vous vous êtes probablement heurté à un mur invisible. Sur le papier, l’architecture semble évidente : on ingère un flux RSS, on détecte le nom de l’entreprise cible, on isole la phrase, et on passe le tout dans
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Extracting summarization avec TF-IDF

1. Le Bag of Words Le sac de mots (BoW) est une technique de traitement du langage naturel (NLP). La représentation de nos textes sous forme de sac de mot permet de vectoriser notre corpus et ainsi d’avoir une représentation numérique de chaque texte.Un sac de mots est basé sur l’occurrence des mots dans un document. Le processus commence par l’identification du
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Flask à l’Échelle Industrielle : Blueprints, Packages et Architectures Robustes pour le MLOps

1. Introduction : L’élégance de la structure dans le chaos de la donnée Dans l’écosystème de la Data Science, il existe un fossé immense entre le « code qui tourne » sur un notebook et le « code qui sert » en production.Beaucoup de projets prometteurs s’enlisent dans une dette technique abyssale dès que l’on tente de les passer
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Flask-SQLAlchemy et Flask-Migrate : Le Guide de l’ORM

Lorsque l’on développe une application Flask, le choix de la gestion des données est crucial.Pour transformer vos objets Python en tables de base de données sans écrire une seule ligne de SQL, le duo Flask-SQLAlchemy et Flask-Migrate est l’outil standard de l’écosystème. 1. Flask-SQLAlchemy : La puissance de l’ORM Flask-SQLAlchemy simplifie l’utilisation d’SQLAlchemy. Un ORM (Object Relational Mapper) permet d’interagir
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Flask en Production : Les 3 Vérités sur Werkzeug et Gunicorn que vous ignorez

1.0 Introduction : De flask run à la production, où est passé Werkzeug ? Si vous développez avec Flask, la commande flask run est votre point de départ quotidien.Elle lance un serveur simple et efficace qui vous permet de construire et tester votre application.Ce serveur, c’est Werkzeug. Mais lorsque vient le moment de déployer en production, les guides vous disent
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Docker-compose avec PostgreSQL + Adminer + Traefik (reverse proxy)

Cet article montre comment mettre en place un docker-compose minimal qui réunit : PostgreSQL (base de données), Adminer (interface web de gestion) et surtout Traefik (reverse proxy moderne) pour exposer proprement vos services et préparer une montée en production sereine (domaines, HTTPS, middlewares). Pourquoi Traefik ? Découverte automatique : Traefik lit les labels Docker et crée les routes à la volée (pas de conf Nginx à maintenir).Dès
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Docker-compose

Docker Compose : l’orchestrateur incontournable Docker Compose facilite grandement le déploiement de différents types de piles d’applications en permettant de définir et de gérer des applications conteneurisées multi-services à l’aide d’un simple fichier YAML (`docker-compose.yml`).Un conteneur unique suffit rarement — votre API réclame une base de données, un système de cache, un reverse-proxy, etc.Compose orchestre tout cela de manière
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Commandes de base Docker

Docker est un outil puissant pour créer, déployer et exécuter des applications dans des conteneurs. Voici un guide pratique des commandes de base et des concepts fréquemment utilisés. Gestion des conteneurs 1. Lancer un conteneur avec une commande Pour exécuter un conteneur basé sur l’image Alpine et lui fournir une commande : 2. Lancer un
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la programmation asynchrone avec Python

La programmation asynchrone est l’un des aspcts qui évolue le plus dans le langage python.Il s’agit d’une fonctionnalité très importante qui permet de faire gagner de la performance sans pour autant devoir trop complexifier les algorithmes.Python 3.4 avait apporté un nouveau module nommé asyncio qui a permis de mettre en place une meilleurs évolution que celles qui existaient déjà.Python 3.5 a
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yield et les générateurs

Pourquoi yield existe-t-il ?Économie de mémoire : au lieu de charger toute une liste en RAM, vous produisez les éléments un par un, à la volée (lazy evaluation).Performance sur les flux infinis : vous pouvez itérer sans connaître la fin (logs, streaming, data science, IA temps réel).Composition élégante : enchaîne plusieurs générateurs sans perdre en
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