extraction du nom du modèle utilisé

main.py

     return parameters
 
 def get_llm_model_info(model=OLLAMA_MODEL):
-    """Extrait les informations du modèle LLM depuis Ollama."""
+    """
+    Extrait les informations du modèle LLM depuis Ollama, y compris le nom depuis la ligne FROM du Modelfile.
+
+    @param model: Nom du modèle à interroger.
+    @type model: str
+    @return: Dictionnaire contenant les informations du modèle, ou None en cas d'erreur.
+    @rtype: dict | None
+    """
     try:
+        # Chemin vers le fichier Modelfile (supposé être dans le même répertoire que le script)
+        modelfile_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "Modelfile")
+
+        # Initialisation de model_name
+        model_name = "none"
+
+        # Lecture du fichier Modelfile pour extraire le nom du modèle
+        if os.path.exists(modelfile_path):
+            with open(modelfile_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
+                for line in file:
+                    if line.strip().startswith('FROM '):
+                        model_name = line.strip().split('FROM ')[1].strip()
+                        break
+                    
         # URL pour obtenir les informations du modèle
         info_url = OLLAMA_URL.replace("/api/generate", "/api/show")
         payload = {"name": model}
-        
+
         response = requests.post(info_url, json=payload)
-        
+
         if response.status_code == 200:
             model_data = response.json()
-            
+
             # Gère le cas où model_data est une chaîne
             if isinstance(model_data, str):
                 model_data = json.loads(model_data)
-            
+
             # Extrait les paramètres du template
             parameters = model_data.get('parameters', '')
             parsed_params = extract_parameters_from_template(parameters)
-            
+
+            # Extraction du nom depuis la ligne FROM
+            modelfile_content = model_data.get('Modelfile', '')
+
             # Extraction des informations principales
             info = {
                 "temperature": parsed_params.get('temperature', model_data.get("temperature", "Not available")),
+                "name": model_name,
                 "num_ctx": parsed_params.get('num_ctx', "Not available"),
                 "top_k": parsed_params.get('top_k', "Not available"),
                 "top_p": parsed_params.get('top_p', "Not available"),
                 "system": model_data.get("system", "Not available"),
                 "modified_at": model_data.get("modified_at", "Not available"),
             }
-            
+            print(f"Informations du modèle récupérées : {info}")
             return info
         else:
             print(f"Erreur lors de la récupération du modèle : {response.text}")
         else:
             formatted_date = 'Not available'
         
-        return f"LLM Modèle: {OLLAMA_MODEL}<br//>\nSystem: {info['system']}<br//>\nTemperature: {info['temperature']}<br//>\nDate de modification: {formatted_date}"
+        return f"LLM Modèle: {info['name']}<br//>\nDate de modification: {formatted_date}<br//>\nSystem: {info['system']}<br//>\nTemperature: {info['temperature']}"
     else:
         return "Informations du modèle non disponibles"
 
     
     # Traitement des paragraphes complets
     for i, paragraph_text in enumerate(paragraphs, start=1):
+        if( i > 2): break
         print(f"{15 * '-'} Traduction du paragraphe {i}/{len(paragraphs)}...")
         try:
             result = send_to_ollama(paragraph_text, target_lang=TARGET_LANGUAGE)