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Virtual Coach - Présentation du projet

Description du projet :

L’objectif est de développer une application web/mobile qui génère des programmes d’entraînement personnalisés grâce à l'intelligence artificielle en fonction des objectifs et des informations fournies par l’utilisateur.

Fonctionnalités principales :

  • Collecte d’informations : Poids, taille, âge, les habitudes d'entraînement, et l'historique des entrainements.
  • Choix d’objectifs : Maigrir, améliorer l’endurance, développer de la force, ou prise de masse.
  • Fréquence et durée d’entraînement : L’utilisateur indique combien de fois par semaine il peut s’entraîner et pour combien de temps.
  • Génération de programmes : L’application fournit un plan d’entraînement détaillé en fonction des objectifs, avec des exercices spécifiques (intégration de dataset d’images pour illustrer les exercices).
  • Évolutivité : L’utilisateur peut suivre ses progrès, et le programme peut s’adapter à l’évolution des performances.
  • Technologies : Utilisation de Python pour intégrer un LLM (GPT/Llama) afin de générer des programmes avec des prompts prédéfinis pour une sortie cohérente.

Conclusion :

Le projet Virtual Coach a pour but de faciliter l’entraînement des utilisateurs en leur proposant des programmes personnalisés en fonction de leurs objectifs. Il met en œuvre des technologies avancées d'intelligence artificielle disponnible en open-source pour offrir un coaching virtuel fiable et adaptable à tous les niveaux sportifs.

Utilisation pour le développement :

Configuration de l'environnement virtuel sous Linux

Ce guide explique comment créer un environnement virtuel Python sous Linux et installer les dépendances à partir d'un fichier requirements.txt.

Prérequis

  • Python 3 installé sur votre machine.

1. Créer un environnement virtuel

  1. Installer virtualenv (si ce n'est pas déjà fait) :
   sudo apt install python3-venv
  1. Créer un environnement virtuel dans le répertoire de votre projet :
python3 -m venv venv
  1. Activer l’environnement virtuel :
source venv/bin/activate

ou

.\venv\Scripts\Activate

Vous saurez que l’environnement est activé si vous voyez (env) au début de la ligne de commande.

2. Installer les dépendances

  1. Assurez-vous que l’environnement virtuel est activé.
  2. Installer les dépendances à partir de requirements.txt :
pip install -r requirements.txt
  1. Désactiver l’environnement virtuel

Lorsque vous avez terminé de travailler dans l’environnement virtuel, vous pouvez le désactiver avec la commande :

deactivate
  1. BONUS : Mettre à jour requirements.txt

Si vous installez de nouvelles dépendances, vous pouvez mettre à jour requirements.txt avec la commande suivante :

pip freeze > requirements.txt

Communication JS <--> API ollama :

1. Installer / lancer le serveur Ollama

  1. Installer Ollama sur votre windows

https://ollama.com/download/windows

  1. Lancer un terminal windows powershell

  2. Installer llama3

ollama run llama3
  1. Ouvrir les ports de communication
$env:OLLAMA_HOST="0.0.0.0"
  1. Lancer le serveur Ollama en local
ollama serve

2. Lancer app.js

  1. Ce rendre dans le dossier où est stocké le fichier app.js sur votre terminal

exemple : "cd .\OneDrive\Documents\projetIA\src"

cd Chemin_du_fichier
  1. Installer Node
winget install Schniz.fnm
fnm env --use-on-cd | Out-String | Invoke-Expression
fnm use --install-if-missing 23
  1. Créer le dossier node_modules
npm init -y
npm install express axios cors path
  1. lancer le fichier app.js
node app.js