Ingénieur IA Automatique

from fastapi import FastAPI, HTTPException, WebSocket from fastapi.responses import HTMLResponse from pydantic import BaseModel import uvicorn import logging from typing import Dict, List, Any, Optional import json import asyncio from ai_engineer import AutomaticAIEngineer app = FastAPI( title="Ingénieur IA Automatique", description="Système intelligent de développement et optimisation d'IA", version="2.0.0" ) # Initialisation de l'ingénieur IA ai_engineer = AutomaticAIEngineer() # Modèles de données class CreatePipelineRequest(BaseModel): pipeline_type: str requirements: Dict[str, Any] project_name: Optional[str] = None class TrainingRequest(BaseModel): pipeline_id: str dataset_config: Dict[str, Any] training_epochs: int = 10 class CodeAnalysisRequest(BaseModel): code: str code_type: str = "python" @app.get("/", response_class=HTMLResponse) def ai_engineer_interface(): return """ Ingénieur IA Automatique

🚀 Pipelines IA

Neural Network

Performance: 85%

⚡ Création IA Rapide

Sélectionnez un template pour démarrer rapidement:

🧠 Neural Network

Réseaux de neurones profonds

🔤 Transformer

Modèles NLP avancés

👁️ Computer Vision

Vision par ordinateur

🎮 Reinforcement Learning

Apprentissage par renforcement

🔧 Analyse de Code IA

🏋️ Entraînement Automatique

🚀 Déploiement

📊 Monitoring en Temps Réel

Performance du modèle: 0%

Utilisation mémoire: 0 MB

""" # Routes API pour l'ingénieur IA @app.post("/api/pipelines/create") async def create_pipeline(request: CreatePipelineRequest): """Crée un nouveau pipeline IA""" result = await ai_engineer.create_ai_pipeline( request.pipeline_type, request.requirements ) return result @app.post("/api/code/analyze") async def analyze_code(request: CodeAnalysisRequest): """Analyse et optimise du code IA""" analysis = await ai_engineer.analyze_ai_code( request.code, request.code_type ) return analysis @app.post("/api/pipelines/{pipeline_id}/train") async def train_pipeline(pipeline_id: str, request: TrainingRequest): """Lance l'entraînement d'un pipeline IA""" result = await ai_engineer.auto_train_model( pipeline_id, request.dataset_config ) return result @app.post("/api/pipelines/{pipeline_id}/optimize") async def optimize_pipeline(pipeline_id: str, optimization_target: str = "performance"): """Optimise un pipeline IA""" result = await ai_engineer.optimize_model(pipeline_id, optimization_target) return result @app.post("/api/pipelines/{pipeline_id}/deploy") async def deploy_pipeline(pipeline_id: str, deployment_target: str = "huggingface"): """Déploie un pipeline IA""" result = await ai_engineer.deploy_model(pipeline_id, deployment_target) return result @app.post("/api/pipelines/{pipeline_id}/debug") async def debug_pipeline(pipeline_id: str, issue_description: str): """Débugge un pipeline IA""" result = await ai_engineer.debug_ai_model(pipeline_id, issue_description) return result @app.get("/api/pipelines") async def list_pipelines(): """Liste tous les pipelines IA""" return { "pipelines": list(ai_engineer.pipelines.keys()), "count": len(ai_engineer.pipelines) } @app.websocket("/ws/ai-monitoring") async def websocket_monitoring(websocket: WebSocket): """WebSocket pour le monitoring en temps réel""" await websocket.accept() try: while True: # Données de monitoring simulées monitoring_data = { "timestamp": datetime.now().isoformat(), "performance": 85.5, "memory_usage": 1247, "training_progress": 75.2, "active_pipelines": len(ai_engineer.pipelines) } await websocket.send_json(monitoring_data) await asyncio.sleep(2) except Exception as e: logging.error(f"WebSocket error: {e}") if __name__ == "__main__": uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=7860)

🧠 Ingénieur IA Automatique