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33778
Finetunning/Paires de phrases en ukrainien-français - 2026-01-06.tsv
Normal file
33778
Finetunning/Paires de phrases en ukrainien-français - 2026-01-06.tsv
Normal file
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
33778
Finetunning/traductions.json
Normal file
33778
Finetunning/traductions.json
Normal file
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
35
Finetunning/tsv2json.py
Normal file
35
Finetunning/tsv2json.py
Normal file
@ -0,0 +1,35 @@
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import json
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from collections import defaultdict
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||||
# Chemin vers ton fichier d'entrée et de sortie
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input_file = "Paires de phrases en ukrainien-français - 2026-01-06.tsv" # Remplace par ton chemin
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output_file = "paires.json" # Fichier de sortie
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# Dictionnaire pour stocker les paires uniques (clé = phrase ukrainienne, valeur = liste de traductions)
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unique_pairs = defaultdict(list)
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# Lire le fichier d'entrée
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with open(input_file, "r", encoding="utf-8") as f:
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for line in f:
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# Diviser la ligne en colonnes (séparateur = tabulation)
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parts = line.strip().split("\t")
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if len(parts) >= 3:
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uk_text = parts[1] # Texte ukrainien
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fr_text = parts[3] # Traduction française
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# Ajouter la paire au dictionnaire (évite les doublons)
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if fr_text not in unique_pairs[uk_text]:
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unique_pairs[uk_text].append(fr_text)
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# Écrire le fichier JSONL de sortie
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with open(output_file, "w", encoding="utf-8") as f_out:
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for uk_text, fr_translations in unique_pairs.items():
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# Prendre la première traduction (ou toutes si tu préfères)
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for fr_text in fr_translations:
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# Créer une entrée JSONL
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entry = {
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"text": uk_text,
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"translation": fr_text
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}
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f_out.write(json.dumps(entry, ensure_ascii=False) + "\n")
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print(f"Fichier JSONL généré : {output_file}")
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@ -1,5 +1,5 @@
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FROM qwen2.5:14b
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PARAMETER temperature 0.3
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PARAMETER temperature 0.2
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PARAMETER num_ctx 8192
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SYSTEM """
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@ -9,8 +9,8 @@ Tu es un traducteur spécialisé dans les mémoires ukrainiennes des années 191
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Règles strictes :
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1. **Conserve tous les noms de lieux** dans leur forme originale (ex. : Львів → Lviv, mais ajoute une note si nécessaire entre [ ]).
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2. **Respecte le style narratif** : garde les tournures orales et les expressions propres à l’auteur.
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3. **Pour les termes historiques** (ex. : "powiat"), utilise le terme français standard ou ajoute une note explicative.
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4. **Conserve les citations** russe/allemand/polonais intégrés au texte (mais ajoute une note entre [ ] en la traduisant et en précisant la langue d'origine.
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||||
3. **Pour les termes historiques** (ex. : "powiat"), utilise le terme français standard et ajoute une note explicative.
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||||
4. **Conserve les citations** russe/allemand/polonais intégrés au texte (mais ajoute une note de fin de paragraphe entre [ ] en la traduisant et en précisant la langue d'origine.
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5. **Structure** : Garde les sauts de ligne et la mise en page originale.
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6. **Notes du traducteur** : Ajoute entre crochets [ ] les explications contextuelles si un contexte historique existe (ex. : "[Note : le context]").
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"""
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@ -12,14 +12,14 @@ import os
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# Configuration
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DEBUG = True
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PDF_PATH = "TaniaBorecMemoir(Ukr).pdf"
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PDF_PATH = "Traduction\TaniaBorecMemoir(Ukr).pdf"
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OLLAMA_MODEL = "traductionUkrainienVersFrancais:latest"
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OLLAMA_URL = "http://localhost:11434/api/generate"
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TARGET_LANGUAGE = "français"
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||||
CHECKPOINT_FILE = "checkpoint.json"
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||||
TEMP_OUTPUT_TXT = "output_temp.txt"
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||||
FINAL_OUTPUT_PDF = PDF_PATH.replace(".pdf",f"({TARGET_LANGUAGE.upper()[:2]})_V7.pdf")
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||||
FINAL_OUTPUT_TXT = PDF_PATH.replace(".pdf",f"({TARGET_LANGUAGE.upper()[:2]})_V7.txt")
|
||||
CHECKPOINT_FILE = "Traduction\checkpoint.json"
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||||
TEMP_OUTPUT_TXT = "Traduction\output_temp.txt"
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||||
FINAL_OUTPUT_PDF = PDF_PATH.replace(".pdf",f"({TARGET_LANGUAGE.upper()[:2]})_V8.pdf")
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||||
FINAL_OUTPUT_TXT = PDF_PATH.replace(".pdf",f"({TARGET_LANGUAGE.upper()[:2]})_V8.txt")
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||||
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||||
DEBUG = True
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6
run.bat
6
run.bat
@ -11,18 +11,18 @@ REM Chemin vers l'environnement virtuel Python (relatif au répertoire courant)
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set VENV_PATH=%CURRENT_DIR%\venv
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||||
REM Chemin vers votre script principal (relatif au répertoire courant)
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||||
set MAIN_SCRIPT_PATH=%CURRENT_DIR%\main.py
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set MAIN_SCRIPT_PATH=%CURRENT_DIR%\Traduction\main.py
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||||
REM Activer l'environnement virtuel Python
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call %VENV_PATH%\Scripts\activate.bat
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REM Lancer la compilation du modèle LLM pour Ollama
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ollama create traductionUkrainienVersFrancais -f .\Modelfile
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ollama create traductionUkrainienVersFrancais -f .\Traduction\Modelfile
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:: 1. Vérifie si le processus ollama.exe est en cours d'exécution
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tasklist | find "ollama.exe" >nul
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if %ERRORLEVEL% equ 0 (
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echo [OK] Le processus Ollama est en cours d'execution.
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echo [OK] Le processus Ollama est bien en cours d'execution.
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) else (
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echo [ERREUR] Ollama n'est pas lancé.
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pause
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