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AI-For-Beginners
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Guide de dépannage pour AI-For-Beginners

Ce guide vous aide à résoudre les problèmes courants rencontrés lors de l'utilisation ou de la contribution au dépôt AI-For-Beginners. Chaque problème inclut des informations de base, des symptômes, des explications et des solutions étape par étape.

Table des matières

Problèmes généraux

1. Le dépôt ne se clone pas correctement

Contexte : Le clonage vous permet de copier le dépôt sur votre machine.

Symptômes :

  • Erreur : fatal: repository not found
  • Erreur : Permission denied (publickey)

Causes possibles :

  • URL du dépôt incorrecte
  • Permissions insuffisantes
  • Clés SSH non configurées

Solutions :

  1. Vérifiez l'URL du dépôt.
    Utilisez l'URL HTTPS : 
    git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
  2. Passez à HTTPS si SSH échoue.
    Si vous voyez Permission denied (publickey), utilisez le lien HTTPS ci-dessus au lieu de SSH.
  3. Configurez les clés SSH (optionnel).
    Si vous souhaitez utiliser SSH, suivez le guide SSH de GitHub.

Problèmes d'installation

2. Problèmes avec l'environnement Python

Contexte : Le dépôt repose sur Python et diverses bibliothèques.

Symptômes :

  • Erreur : ModuleNotFoundError: No module named '<package>'
  • Erreurs d'importation lors de l'exécution des scripts ou notebooks

Causes possibles :

  • Dépendances non installées
  • Version Python incorrecte

Solutions :

  1. Configurez un environnement virtuel. 
    python -m venv venv
source venv/bin/activate   # On Windows: venv\Scripts\activate
  2. Installez les dépendances. 
    pip install -r requirements.txt
  3. Vérifiez la version de Python.
    Utilisez Python 3.7 ou une version plus récente. 
    python --version

3. Jupyter n'est pas installé

Contexte : Les notebooks sont une ressource d'apprentissage essentielle.

Symptômes :

  • Erreur : jupyter: command not found
  • Les notebooks ne se lancent pas

Causes possibles :

  • Jupyter n'est pas installé

Solutions :

  1. Installez Jupyter Notebook. 
    pip install notebook
    ou, si vous utilisez Anaconda : 
    conda install notebook
  2. Lancez Jupyter Notebook. 
    jupyter notebook

4. Conflits de versions des dépendances

Contexte : Les projets peuvent être interrompus si les versions des packages ne correspondent pas.

Symptômes :

  • Erreurs ou avertissements concernant des versions incompatibles

Causes possibles :

  • Packages Python anciens ou en conflit

Solutions :

  1. Installez dans un environnement propre.
    Supprimez l'ancien venv/env conda et créez-en un nouveau.
  2. Utilisez des versions exactes.
    Exécutez toujours : 
    pip install -r requirements.txt
    Si cela échoue, installez manuellement les packages manquants comme décrit dans le README.

Problèmes de configuration

5. Variables d'environnement non définies

Contexte : Certains modules peuvent nécessiter des clés, des tokens ou des paramètres de configuration.

Symptômes :

  • Erreur : KeyError ou avertissements concernant une configuration manquante

Causes possibles :

  • Variables d'environnement requises non définies

Solutions :

  1. Vérifiez les fichiers .env.example ou similaires.
  2. Créez un fichier .env et remplissez les valeurs requises.
  3. Rechargez votre terminal ou IDE après avoir défini les variables d'environnement.

Exécution des notebooks

6. Le notebook ne s'ouvre pas ou ne s'exécute pas

Contexte : Les notebooks Jupyter nécessitent une configuration correcte.

Symptômes :

  • Le notebook ne se lance pas
  • Le navigateur ne s'ouvre pas automatiquement

Causes possibles :

  • Jupyter n'est pas installé
  • Problèmes de configuration du navigateur

Solutions :

  1. Installez Jupyter (voir Problèmes d'installation ci-dessus).
  2. Ouvrez les notebooks manuellement.
    • Copiez l'URL depuis le terminal (par ex., http://localhost:8888/?token=...) et collez-la dans votre navigateur.

7. Le kernel plante ou se fige

Contexte : Les kernels des notebooks peuvent planter en raison de limites de ressources ou d'erreurs de code.

Symptômes :

  • Le kernel meurt ou redémarre continuellement
  • Erreurs de mémoire insuffisante

Causes possibles :

  • Jeux de données volumineux
  • Code ou packages incompatibles

Solutions :

  1. Redémarrez le kernel.
    Utilisez le bouton "Restart Kernel" dans Jupyter.
  2. Vérifiez l'utilisation de la mémoire.
    Fermez les applications inutilisées.
  3. Exécutez les notebooks sur des plateformes cloud.
    Utilisez Google Colab ou Azure Notebooks.

Problèmes de performance

8. Les notebooks s'exécutent lentement

Contexte : Certaines tâches d'IA nécessitent une mémoire et un processeur importants.

Symptômes :

  • Exécution lente
  • Ventilateur de l'ordinateur portable bruyant

Causes possibles :

  • Jeux de données ou modèles volumineux
  • Ressources système limitées

Solutions :

  1. Utilisez une plateforme cloud.
    • Téléchargez le notebook sur Colab ou Azure Notebooks.
  2. Réduisez la taille du jeu de données.
    • Utilisez des données d'échantillon pour vous entraîner.
  3. Fermez les programmes inutiles.
    • Libérez la RAM du système.

Problèmes du site web du manuel

9. Un chapitre ne se charge pas

Contexte : Le manuel en ligne affiche les leçons et chapitres.

Symptômes :

  • Un chapitre (par ex., Transformers/BERT) est manquant ou ne s'ouvre pas

Problème connu :

  • Problème #303 : “18 Transformers. BERT. ne peut pas être ouvert sur le site web du manuel.” Causé par une erreur de nom de fichier (READMEtransformers.md au lieu de README.md).

Solutions :

  1. Vérifiez les erreurs de renommage de fichiers.
    Si vous êtes contributeur, assurez-vous que les fichiers des chapitres sont nommés README.md.
  2. Signalez les fichiers manquants.
    Ouvrez un problème GitHub avec le nom du chapitre et les détails de l'erreur.

Problèmes de contribution

10. La PR n'est pas acceptée ou les builds échouent

Contexte : Les contributions doivent passer des tests et respecter les directives.

Symptômes :

  • Pull request rejetée
  • Erreurs dans le pipeline CI/CD

Causes possibles :

  • Tests échoués
  • Non-respect des standards de codage

Solutions :

  1. Lisez les directives de contribution.
  2. Exécutez les tests localement avant de pousser.
  3. Vérifiez les règles de linting ou les exigences de formatage.

FAQ

Où puis-je trouver de l'aide pour des modules spécifiques ?

  • Chaque module a généralement son propre README. Commencez par là pour des conseils de configuration et d'utilisation.

Comment signaler un bug ou demander une fonctionnalité ?

Puis-je demander de l'aide si mon problème n'est pas listé ?

  • Oui ! Recherchez d'abord les problèmes existants, et si vous ne trouvez pas votre problème, créez un nouveau problème.

Obtenir de l'aide

  • Vérifiez les problèmes : GitHub Issues
  • Posez des questions : Utilisez les discussions GitHub ou ouvrez un problème.
  • Communauté : Consultez les liens du dépôt pour les options de chat/forum.

Dernière mise à jour : 20/09/2025

Avertissement :
Ce document a été traduit à l'aide du service de traduction automatique Co-op Translator. Bien que nous nous efforcions d'assurer l'exactitude, veuillez noter que les traductions automatisées peuvent contenir des erreurs ou des inexactitudes. Le document original dans sa langue d'origine doit être considéré comme la source faisant autorité. Pour des informations critiques, il est recommandé de recourir à une traduction humaine professionnelle. Nous déclinons toute responsabilité en cas de malentendus ou d'interprétations erronées résultant de l'utilisation de cette traduction.