import{s as de,n as fe,o as ce}from"../chunks/scheduler.505acc25.js";import{S as Me,i as be,e as i,s,c as u,h as ge,a as m,d as n,b as a,f as re,g as r,j as p,k as pe,l as ye,m as l,n as d,t as f,o as c,p as M}from"../chunks/index.b1175496.js";import{C as he,H as O}from"../chunks/Heading.988e52fa.js";import{C as ee}from"../chunks/CodeBlock.ed64aebc.js";import{E as $e}from"../chunks/MermaidChart.svelte_svelte_type_style_lang.3d47a398.js";function ve(te){let o,_,W,Q,b,G,g,k,y,ne="<strong><em>LlamaHub</em> est un registre de centaines d’intégrations, d’<em>agents</em> et d’<em>outils</em> que vous pouvez utiliser dans LlamaIndex.</strong>",X,h,le='<img src="https://huggingface.co/datasets/agents-course/course-images/resolve/main/en/unit2/llama-index/llama-hub.png" alt="LlamaHub"/>',B,$,se="Nous utiliserons diverses intégrations dans ce cours, alors examinons d’abord le <em>LlamaHub</em> et comment il peut nous aider.",S,v,ae="Voyons comment trouver et installer les dépendances pour les <em>components</em> dont nous avons besoin.",V,w,E,U,ie=`Les instructions d’installation de LlamaIndex sont disponibles comme un <strong>aperçu bien structuré sur <a href="https://llamahub.ai/" rel="nofollow"><em>LlamaHub</em></a></strong>.
Cela peut être un peu démoralisant au début, mais la plupart des <strong>commandes d’installation suivent généralement un format facile à retenir</strong> :`,Y,T,P,j,me='Essayons d’installer les dépendances pour un <em>component</em> <em>LLM</em> et <em>embedding</em> en utilisant l’<a href="https://llamahub.ai/l/llms/llama-index-llms-huggingface-api?from=llms" rel="nofollow">intégration de l’API d’inférence <em>Hugging Face</em></a>.',R,J,A,x,F,Z,oe=`Une fois installé, nous pouvons voir les motifs d’utilisation. Vous remarquerez que les chemins d’importation suivent la commande d’installation !
Ci-dessous, nous pouvons voir un exemple d’utilisation de <strong>l’API d’inférence Hugging Face pour un <em>component</em> LLM</strong>.`,N,L,z,H,ue=`Parfait, nous savons maintenant comment trouver, installer et utiliser les intégrations pour les <em>components</em> dont nous avons besoin.
<strong>Approfondissons les <em>components</em></strong> et voyons comment nous pouvons les utiliser pour construire nos propres agents.`,q,I,K,C,D;return b=new he({props:{containerStyle:"float: right; margin-left: 10px; display: inline-flex; position: relative; z-index: 10;"}}),g=new O({props:{title:"Introduction au LlamaHub",local:"introduction-au-llamahub",headingTag:"h1"}}),w=new O({props:{title:"Installation",local:"installation",headingTag:"h2"}}),T=new ee({props:{code:"cGlwJTIwaW5zdGFsbCUyMGxsYW1hLWluZGV4LSU3QmNvbXBvbmVudC10eXBlJTdELSU3QmZyYW1ld29yay1uYW1lJTdE",highlighted:"pip install llama-index-{component-type}-{framework-name}",wrap:!1}}),J=new ee({props:{code:"cGlwJTIwaW5zdGFsbCUyMGxsYW1hLWluZGV4LWxsbXMtaHVnZ2luZ2ZhY2UtYXBpJTIwbGxhbWEtaW5kZXgtZW1iZWRkaW5ncy1odWdnaW5nZmFjZQ==",highlighted:"pip install llama-index-llms-huggingface-api llama-index-embeddings-huggingface",wrap:!1}}),x=new O({props:{title:"Utilisation",local:"utilisation",headingTag:"h2"}}),L=new ee({props:{code:"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",highlighted:`<span class="hljs-keyword">from</span> llama_index.llms.huggingface_api <span class="hljs-keyword">import</span> HuggingFaceInferenceAPI
<span class="hljs-keyword">import</span> os
<span class="hljs-keyword">from</span> dotenv <span class="hljs-keyword">import</span> load_dotenv

<span class="hljs-comment"># Charger le fichier .env</span>
load_dotenv()

<span class="hljs-comment"># Récupérer HF_TOKEN à partir des variables d&#x27;environnement</span>
hf_token = os.getenv(<span class="hljs-string">&quot;HF_TOKEN&quot;</span>)

llm = HuggingFaceInferenceAPI(
    model_name=<span class="hljs-string">&quot;Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct&quot;</span>,
    temperature=<span class="hljs-number">0.7</span>,
    max_tokens=<span class="hljs-number">100</span>,
    token=hf_token,
)

response = llm.complete(<span class="hljs-string">&quot;Hello, how are you?&quot;</span>)
<span class="hljs-built_in">print</span>(response)
<span class="hljs-comment"># Je suis bon, comment puis-je vous aider aujourd&#x27;hui ?</span>`,wrap:!1}}),I=new $e({props:{source:"https://github.com/huggingface/agents-course/blob/main/units/fr/unit2/llama-index/llama-hub.mdx"}}),{c(){o=i("meta"),_=s(),W=i("p"),Q=s(),u(b.$$.fragment),G=s(),u(g.$$.fragment),k=s(),y=i("p"),y.innerHTML=ne,X=s(),h=i("p"),h.innerHTML=le,B=s(),$=i("p"),$.innerHTML=se,S=s(),v=i("p"),v.innerHTML=ae,V=s(),u(w.$$.fragment),E=s(),U=i("p"),U.innerHTML=ie,Y=s(),u(T.$$.fragment),P=s(),j=i("p"),j.innerHTML=me,R=s(),u(J.$$.fragment),A=s(),u(x.$$.fragment),F=s(),Z=i("p"),Z.innerHTML=oe,N=s(),u(L.$$.fragment),z=s(),H=i("p"),H.innerHTML=ue,q=s(),u(I.$$.fragment),K=s(),C=i("p"),this.h()},l(e){const t=ge("svelte-u9bgzb",document.head);o=m(t,"META",{name:!0,content:!0}),t.forEach(n),_=a(e),W=m(e,"P",{}),re(W).forEach(n),Q=a(e),r(b.$$.fragment,e),G=a(e),r(g.$$.fragment,e),k=a(e),y=m(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),p(y)!=="svelte-84kv41"&&(y.innerHTML=ne),X=a(e),h=m(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),p(h)!=="svelte-jjjeyj"&&(h.innerHTML=le),B=a(e),$=m(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),p($)!=="svelte-1xkimsb"&&($.innerHTML=se),S=a(e),v=m(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),p(v)!=="svelte-1mjah1n"&&(v.innerHTML=ae),V=a(e),r(w.$$.fragment,e),E=a(e),U=m(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),p(U)!=="svelte-nlbgvw"&&(U.innerHTML=ie),Y=a(e),r(T.$$.fragment,e),P=a(e),j=m(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),p(j)!=="svelte-w1vk9g"&&(j.innerHTML=me),R=a(e),r(J.$$.fragment,e),A=a(e),r(x.$$.fragment,e),F=a(e),Z=m(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),p(Z)!=="svelte-f91j8u"&&(Z.innerHTML=oe),N=a(e),r(L.$$.fragment,e),z=a(e),H=m(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),p(H)!=="svelte-u6ctr5"&&(H.innerHTML=ue),q=a(e),r(I.$$.fragment,e),K=a(e),C=m(e,"P",{}),re(C).forEach(n),this.h()},h(){pe(o,"name","hf:doc:metadata"),pe(o,"content",we)},m(e,t){ye(document.head,o),l(e,_,t),l(e,W,t),l(e,Q,t),d(b,e,t),l(e,G,t),d(g,e,t),l(e,k,t),l(e,y,t),l(e,X,t),l(e,h,t),l(e,B,t),l(e,$,t),l(e,S,t),l(e,v,t),l(e,V,t),d(w,e,t),l(e,E,t),l(e,U,t),l(e,Y,t),d(T,e,t),l(e,P,t),l(e,j,t),l(e,R,t),d(J,e,t),l(e,A,t),d(x,e,t),l(e,F,t),l(e,Z,t),l(e,N,t),d(L,e,t),l(e,z,t),l(e,H,t),l(e,q,t),d(I,e,t),l(e,K,t),l(e,C,t),D=!0},p:fe,i(e){D||(f(b.$$.fragment,e),f(g.$$.fragment,e),f(w.$$.fragment,e),f(T.$$.fragment,e),f(J.$$.fragment,e),f(x.$$.fragment,e),f(L.$$.fragment,e),f(I.$$.fragment,e),D=!0)},o(e){c(b.$$.fragment,e),c(g.$$.fragment,e),c(w.$$.fragment,e),c(T.$$.fragment,e),c(J.$$.fragment,e),c(x.$$.fragment,e),c(L.$$.fragment,e),c(I.$$.fragment,e),D=!1},d(e){e&&(n(_),n(W),n(Q),n(G),n(k),n(y),n(X),n(h),n(B),n($),n(S),n(v),n(V),n(E),n(U),n(Y),n(P),n(j),n(R),n(A),n(F),n(Z),n(N),n(z),n(H),n(q),n(K),n(C)),n(o),M(b,e),M(g,e),M(w,e),M(T,e),M(J,e),M(x,e),M(L,e),M(I,e)}}}const we='{"title":"Introduction au LlamaHub","local":"introduction-au-llamahub","sections":[{"title":"Installation","local":"installation","sections":[],"depth":2},{"title":"Utilisation","local":"utilisation","sections":[],"depth":2}],"depth":1}';function Ue(te){return ce(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class Le extends Me{constructor(o){super(),be(this,o,Ue,ve,de,{})}}export{Le as component};
