Suite à la partie précédente, il est temps de tirer parti de l'instruction de VALIDATION DU MODÈLE IntegratedML, qui fournit des informations permettant de surveiller vos modèles ML. Vous pouvez la voir en action ici

Sur GitHub, vous trouverez toutes les informations sur l'utilisation d'un modèle d'apprentissage automatique "HuggingFace" / modèle d'IA sur le cadre IRIS à l'aide de Python.

1. iris-huggingface

Utilisation de modèles d'apprentissage automatique dans IRIS à l'aide de Python ; pour les modèles texte-texte, texte-image ou image-image.

Mots-clés: IRIS, IntegratedML, apprentissage automatique, Covid-19, Kaggle

Continuation de la précédente Partie I ... Dans la partie I, nous avons parcouru les approches ML traditionnelles sur ce jeu de données Covid-19 sur Kaggle.

Salut,

Nous, les modérateurs, essayons toujours de trouver les articles les plus intéressants, à jour et utiles pour vous, nos membres, et de les traduire en français. Mais parfois, il y a des articles qu'il serait intéressant de lire à loisir, mais qui ne correspondent peut-être pas tout à fait à notre sujet actuel. Comme cette fois-ci il y en avait pas mal, nous avons décidé de les mettre dans un article à part. Si vous en avez le désir et l'opportunité, lisez ces articles en anglais.

Salut la Communauté !

Le deuxième jour de Hacking Health Camp a commencé ! Ou pour certains, c'est le premier jour qui continue. Certaines équipes ont bossé toute la nuit et on peut le voir ce matin lors des pitches avec les coaches 😁

Salut la Communauté !

Voici le troisième article dédié aux trucs utiles que l'on pourrait trouver sur la Communauté. Cette fois, j'aimerais mettre en évidence des modèles (templates) utiles qui aideront les débutants (et pas seulement les débutants) à commencer à utiliser la technologie beaucoup plus rapidement. Les voici:

Salut la Communauté !

Si le sujet FHIR vous intéresse, vous trouverez ci-dessous une sélection d'articles intéressants qui aideront les débutants à le comprendre et à approfondir les connaissances de ceux qui l'utilisent déjà.

Ce Template s'agit d'un modèle de l' application API REST construite avec ObjectScript dans Intersystems IRIS. Il dispose également d'une spécification OPEN API, peut être développé avec Docker et VSCode et peut être déployé en tant que module IPM.

Il s'agit d'un modèle de base pour un environnement de développement permettant de travailler avec ObjectScript dans InterSystems IRIS. Il vous aide à éditer, compiler, commettre/pousser, déboguer et tester votre code ObjectScript. Il aide également à conditionner votre application en tant que module installable avec IPM. Le modèle est compatible avec Embedded Python.

Bonjour à la communauté,

Dans la première partie, nous avons décrit tous les packages, les bibliothèques utilisées et les services REST. J'aimerais maintenant détailler un peu plus les services convertisseur et validateur. Par défaut, OpenAPI-Suite envoie une requête HTTP converter.swagger.io si a spécification est de version inférieure à 3.0 et une autre requête HTTP à validator.swagger.io pour simplifier la structure de la spécification.

Bien que l'utilisation d'utilitaires en ligne soit pratique, dans certains cas, nous pourrions préférer avoir notre propre instance du convertisseur et du validateur. Par exemple, si OpenAPI-Suite est mis à disposition sur un serveur dans une organisation pour les développeurs ObjectScript, il peut être préférable d'éviter les requêtes vers les services externes (confidentialité, éviter les limites de taux de demande,...). Ceux-ci sont disponibles en images Docker, il suffit d'exécuter :

docker run -d -p 8085:8080 --name swagger-converter swaggerapi/swagger-converter:latest
docker run -d -p 8086:8080 --name swagger-validator-v2 swaggerapi/swagger-validator-v2:latest

Je voulais donner un aperçu d'une amélioration de la façon dont nous générons et appelons le code de méthode dans IRIS 2023.1.

Une classe dans IRIS est composée de deux composants d'exécution principaux :

Je vous présente mon nouveau projet, qui est irissqlcli, REPL (Read-Eval-Print Loop) pour InterSystems IRIS SQL

• Mise en évidence de la syntaxe
• Suggestions (tableaux, fonctions)
• Plus de 20 formats de sortie
• Support de stdin
• Sortie vers des fichiers

L'installez avec pip

pip install irissqlcli

Ou lancez avec docker

docker run -it caretdev/irissqlcli irissqlcli iris://_SYSTEM:SYS@host.docker.internal:1972/USER

Connection à IRIS

$ irissqlcli iris://_SYSTEM@localhost:1972/USER -W
Password for _SYSTEM:
Server:  InterSystems IRIS Version 2022.3.0.606 xDBC Protocol Version 65
Version: 0.1.0
[SQL]_SYSTEM@localhost:USER> select $ZVERSION
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Expression_1                                                                                            |
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| IRIS for UNIX (Ubuntu Server LTS for ARM64 Containers) 2022.3 (Build 606U) Mon Jan 30 2023 09:05:12 EST |
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------+
1 row in set
Time: 0.063s
[SQL]_SYSTEM@localhost:USER> help
+----------+-------------------+------------------------------------------------------------+
| Commande  | Raccourci          | Description                                                |
+----------+-------------------+------------------------------------------------------------+
| .exit    | \q                | Sortie.                                                      |
| .mode    | \T                | Modifier le format de tableau utilisé pour les résultats.            |
| .once    | \o [-o] filename  | Ajout du résultat suivant à un fichier de sortie (écraser en utilisant -o). |
| .schemas | \ds               | Liste des schémas.                                             |
| .tables  | \dt [schema]      | Liste des tableaux.                                               |
| \e       | \e                | Commande d'édition avec éditeur (utilise $EDITOR).                   |
| help     | \?                | Montre cette utilité.                                            |
| nopager  | \n                | Désactiver le pager, imprimer vers stdout.                            |
| notee    | notee             | Arrête l'écriture des résultats dans un fichier de sortie.                    |
| pager    | \P [command]      | Definition du PAGER. Impression des résultats de la requête via PAGER.              |
| prompt   | \R                | Modification du format de l'invite.                                      |
| quit     | \q                | Quit.                                                      |
| tee      | tee [-o] filename | Ajout de tous les résultats à un fichier de sortie (écraser en utilisant -o). |
+----------+-------------------+------------------------------------------------------------+
Time: 0.012s
[SQL]_SYSTEM@localhost:USER>

Salut les développeurs ! Nous avons souvent besoin de déployer des données en même temps que des morceaux de code de l'application. Et pour les développeurs d'InterSystems IRIS, la question peut se poser comme suit : "Comment puis-je déployer les données que j'ai dans les globales ?"

Je vous propose ici l'une des approches suivantes : le déploiement de données globales à l'aide du gestionnaire de paquet ZPM package manager.

Introduction

Dans un article précédent, j'ai abordé les modèles d'exécution des tests unitaires via le gestionnaire de paquets ObjectScript. Cet article va un peu plus loin, en utilisant les actions GitHub pour piloter l'exécution des tests et la création de rapports. Le cas d'utilisation qui nous motive est l'exécution du CI pour l'un de mes projets Open Exchange, AppS.REST (voir l'article d'introduction à ce projet ici). Vous pouvez voir l'implémentation complète dont les extraits de cet article ont été tirés sur GitHub ; elle pourrait facilement servir de modèle pour l'exécution de l'IC pour d'autres projets utilisant le gestionnaire de paquets ObjectScript.

Les fonctionnalités dont la mise en œuvre a été démontrée comprennent :

• Compilation et test d'un paquet ObjectScript
• Rapport sur la mesure de la couverture des tests (en utilisant le paquet TestCoverage) via codecov.io
• Téléchargement d'un rapport sur les résultats des tests en tant qu'artefact de comppilation.