Reproduire l’environnement d’entraînement pour le backend

Dépendances techniques pour le déploiement

Lors de la phase de création et d’entraînement d’un modèle d’IA, on utilise très souvent Jupyter Notebook, généralement intégré dans la distribution Anaconda, qui est préinstallée avec un grand nombre de bibliothèques scientifiques. Cet environnement est pratique pour expérimenter, visualiser les données et tester rapidement des algorithmes.

Cependant, lorsque l’on passe à la mise en place d’un backend de déploiement (par exemple avec FastAPI et Uvicorn), il est indispensable de retrouver les mêmes librairies que celles utilisées pendant l’entraînement (comme scikit‑learn, TensorFlow, pandas, numpy, ou encore matplotlib). Cela garantit la compatibilité et permet au modèle sauvegardé d’être correctement chargé et exécuté dans l’API, sans erreurs liées à des dépendances manquantes ou à des versions différentes.

En complément, il est également nécessaire d’installer les outils dédiés au déploiement backend. Cela inclut FastAPI, qui servira à créer l’API permettant d’exposer le modèle, ainsi que Uvicorn, le serveur ASGI chargé d’exécuter l’application et de la rendre accessible via HTTP.

Selon les besoins, on peut ajouter des dépendances comme Pydantic pour la validation des données, ou encore des bibliothèques de support telles que requests pour les appels externes. L’ensemble de ces installations assure que l’environnement de déploiement dispose non seulement des librairies scientifiques utilisées lors de l’entraînement, mais aussi des briques techniques indispensables pour transformer le modèle en un service web opérationnel.

Installation du gestionnaire de paquets Python

Un gestionnaire de paquets est un outil qui permet d’installer, mettre à jour et gérer les bibliothèques nécessaires à un projet Python. Les plus connus sont pip (l’outil officiel de Python) et conda (issu de la distribution Anaconda).

Dans notre cas, l’utilisation de conda est particulièrement adaptée, car il ne se limite pas aux paquets Python. En effet, il peut aussi gérer des dépendances système (comme des bibliothèques C ou CUDA) et créer des environnements isolés pour éviter les conflits entre projets. Cela garantit une meilleure reproductibilité et une compatibilité accrue, notamment pour les projets IA qui nécessitent des librairies lourdes comme TensorFlow ou PyTorch.

Pour installer Conda, on passe par la distribution Anaconda (complète) ou Miniconda (version légère). Ces installateurs sont disponibles pour Windows, macOS et Linux.

Après l’installation de Conda, il est important de vérifier que tout fonctionne correctement. Pour cela, il suffit d’ouvrir un terminal adapté: soit PowerShell sous Windows, soit l’Anaconda Prompt qui est fourni avec l’installation. Une fois le terminal ouvert, on exécute la commande:
Si l’installation est réussie, cette commande renvoie le numéro de version de Conda (par exemple conda 24.7.1).

Préparer un environnement Conda pour le projet

Un environnement Conda correspond à un espace de travail isolé où l’on installe une version précise de Python ainsi que les bibliothèques nécessaires au projet. Cela permet de séparer les dépendances de chaque projet et d’éviter les conflits entre différentes versions.

Pour créer un environnement, on utilise la commande suivante en indiquant le nom choisi et la version de Python souhaitée:
Dans cet exemple, l’environnement s’appelle backend_env et il est configuré avec Python 3.10.

Une fois l’environnement créé, il faut l’activer afin de travailler à l’intérieur:
À partir de ce moment, toutes les installations de bibliothèques (FastAPI, Uvicorn, scikit‑learn, TensorFlow, pandas, etc.) seront limitées à cet environnement, ce qui assure une organisation claire et une compatibilité optimale pour le déploiement du modèle.

Installation des modules et dépendances essentielles

Une fois l’environnement Conda créé et activé, il faut installer les modules scientifiques utilisés lors de l’entraînement du modèle ainsi que les outils backend nécessaires au déploiement.

Les bibliothèques principales incluent scikit‑learn, TensorFlow, pandas, numpy et éventuellement matplotlib pour la visualisation. Côté backend, on ajoute FastAPI pour construire l’API et Uvicorn comme serveur ASGI pour l’exécuter. On peut également installer Pydantic pour la validation des données et joblib pour charger les modèles sauvegardés.
Commandes d’installation (dans l’environnement activé):
L’environnement de travail est désormais prêt. Il contient toutes les bibliothèques scientifiques nécessaires pour charger et exécuter le modèle (scikit‑learn, TensorFlow, pandas, numpy, matplotlib, joblib) ainsi que les outils backend indispensables (FastAPI, Uvicorn, Pydantic). On dispose donc d’une base complète et cohérente pour passer à la phase de développement et de déploiement de l’API.