Skip to content

jpoissonnet/esgi-web-ia

Repository files navigation

Rendu Noté

Nom : Jules Poissonnet Vous trouverez le jupyter notebook sous la forme du fichier rendu.ipynb.

L'application

Il faut lancer trois choses pour que l'application fonctionne :

  • Le serveur de l'API en python pour le ML
  • Le serveur de l'API en bun pour écrire et lire dans la base de données csv
  • Le serveur de l'application en vue

API en python

Il faut lancer le fichier server/app.py avec python

API en bun

Il faut d'abord installer bun https://bun.sh/docs/installation/ Ensuite, dans le dossier server, lancer la commande bun install puis bun dev

Application en vue

Il vous faudra installer pnpm pour lancer l'application. https://pnpm.io/fr/installation Depuis la racine du projet, lancer la commande pnpm install puis pnpm dev

Fonctionnalités

Rendez-vous sur http://localhost:5173/ pour accéder à l'application. Les prédicitions sont lancés quand les valeurs surfaces et prix sont rentrées et que les inputs changent. Si vous remplissez les 3 inputs et que vous clickez en dehors des inputs, les valeurs des prédictions devraient s'afficher.

About

No description, website, or topics provided.

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Languages