(Le français est disponible au bas de la page)
This repository contains the core analysis pipeline for FertiScan. It is designed to be used as a standalone Python package that can be integrated with other projects, such as the fertiscan-backend.
- Python 3.8+
- pip
- virtualenv
- Azure Document Intelligence and OpenAI API keys
To install the package directly from GitHub:
Run the following command in your terminal:
pip install git+https://github.com/ai-cfia/fertiscan-pipeline.git@main
Add the following line to your requirements.txt
file:
git+https://github.com/ai-cfia/fertiscan-pipeline.git@main
Then, install the dependencies with:
pip install -r requirements.txt
Create a .env
file and set the necessary environment variables:
AZURE_API_ENDPOINT=your_azure_form_recognizer_endpoint
AZURE_API_KEY=your_azure_form_recognizer_key
AZURE_OPENAI_API_ENDPOINT=your_azure_openai_endpoint
AZURE_OPENAI_API_KEY=your_azure_openai_key
AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT=your_azure_openai_deployment
The pipeline triggers on PRs to check code quality, markdown, repository
standards, and ensures that the version in pyproject.toml
is bumped. When a PR
is merged, the workflow automatically creates a release based on the version in
pyproject.toml
. The latest releases and changelogs are available
here.
To use this package in other projects, add it to your requirements.txt
(e.g.,
in the fertiscan-backend):
git+https://github.com/ai-cfia/[email protected]
Where vX.X.X
is the version from the release
page.
Ce dépôt contient le pipeline d'analyse principal pour FertiScan. Il est conçu pour être utilisé comme un package Python autonome qui peut être intégré à d'autres projets, tels que fertiscan-backend.
- Python 3.8+
- pip
- virtualenv
- Clés API pour Azure Document Intelligence et OpenAI
Pour installer le package directement via GitHub :
Exécutez la commande suivante dans votre terminal :
pip install git+https://github.com/ai-cfia/fertiscan-pipeline.git@main
Ajoutez la ligne suivante à votre fichier requirements.txt
:
git+https://github.com/ai-cfia/fertiscan-pipeline.git@main
Ensuite, installez les dépendances avec :
pip install -r requirements.txt
Créez un fichier .env
et configurez les variables d'environnement
nécessaires :
AZURE_API_ENDPOINT=your_azure_form_recognizer_endpoint
AZURE_API_KEY=your_azure_form_recognizer_key
AZURE_OPENAI_API_ENDPOINT=your_azure_openai_endpoint
AZURE_OPENAI_API_KEY=your_azure_openai_key
AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT=your_azure_openai_deployment
Le pipeline se déclenche sur les Pull Requests pour vérifier la qualité du code,
les fichiers markdown, les normes du dépôt et s'assurer que la version dans
pyproject.toml
est mise à jour. Lorsqu'une PR est fusionnée, le workflow crée
automatiquement une version basée sur la version dans pyproject.toml
. Les
dernières versions et journaux des modifications sont disponibles
ici.
Pour utiliser ce package dans d'autres projets, ajoutez-le à votre
requirements.txt
(par exemple, dans
fertiscan-backend) :
git+https://github.com/ai-cfia/[email protected]
Où vX.X.X
est la version provenant de la page des
versions.