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Flux de Travail IA

PearsDB vous permet de créer et d’automatiser des flux de travail IA complexes. Cette section explique comment configurer et gérer vos flux de travail IA.

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Vue d’Ensemble

Un flux de travail IA typique dans PearsDB comprend plusieurs étapes :

  1. Intégration des Données - Connexion à vos sources de données
  2. Préparation des Données - Nettoyage et transformation des données
  3. Entraînement du Modèle - Création et entraînement de modèles d’IA
  4. Déploiement - Mise en production de vos modèles
  5. Surveillance - Suivi des performances et maintenance

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Composants Principaux

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Sources de Données

PearsDB prend en charge diverses sources de données :

  • Bases de données SQL
  • Bases de données NoSQL
  • APIs REST
  • Fichiers (CSV, JSON, etc.)
  • Flux de données en temps réel

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Moteurs IA

Vous pouvez utiliser différents moteurs d’IA :

  • Modèles personnalisés
  • Services d’IA cloud
  • Frameworks d’apprentissage automatique
  • Modèles pré-entraînés

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Automatisation

L’automatisation peut être configurée via :

  • Déclencheurs temporels
  • Événements
  • Conditions personnalisées
  • Webhooks

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Meilleures Pratiques

  1. Planification

    • Définissez clairement vos objectifs
    • Identifiez les sources de données nécessaires
    • Choisissez les modèles appropriés

  2. Mise en Œuvre

    • Commencez petit et itérez
    • Testez abondamment
    • Documentez votre processus

  3. Maintenance

    • Surveillez les performances
    • Mettez à jour régulièrement
    • Optimisez selon les besoins

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Exemples de Flux de Travail

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Prédiction en Temps Réel

CREATE MODEL prédiction_temps_réel
PREDICT valeur_cible
USING
  engine = 'openai',
  input_features = ['feature1', 'feature2']

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Traitement par Lots

CREATE JOB traitement_quotidien
BEGIN
  -- Préparation des données
  PREPARE TABLE données_préparées;
  
  -- Exécution des prédictions
  PREDICT ON données_préparées
  USING MODEL mon_modèle;
  
  -- Sauvegarde des résultats
  SAVE PREDICTIONS TO résultats;
END;

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Ressources Supplémentaires