voici mon app.jsx est ce que correcte import { BrowserRouter as Router, Routes, Route } from "react-router-dom"import AutoMLPlatform from "./pages/AutoMLPlatform"import MonitoringPage from "./pages/Monitoring"
function App() { return ( <Router> <Routes> <Route path="/" element={<AutoMLPlatform />} /> <Route path="/monitoring" element={<MonitoringPage />} /> </Routes> </Router> )}
export default App
Oui, votre App.jsx est correct ! ✓ Vous utilisez maintenant react-router-dom de la bonne façon avec BrowserRouter, Routes et Route.
Cependant, il faut s'assurer que vos composants AutoMLPlatform et MonitoringPage utilisent useNavigate() de react-router-dom au lieu de recevoir un prop onNavigate. Laissez-moi vérifier et corriger si nécessaire :
Ah ! J'ai trouvé le problème ! 🎯
Les deux composants reçoivent encore le prop onNavigate mais ne l'utilisent pas correctement. Avec react-router-dom, vous n'avez besoin que du hook useNavigate(). Je vais corriger cela :
Maintenant votre configuration React Router est complète et correcte ! Les changements:
onNavigate de Both composants - ce n'est plus nécessaire avec react-router-domuseNavigate() dans les deux composants pour naviguer vers les bonnes routes (navigate("/monitoring") et navigate("/"))La navigation devrait maintenant fonctionner parfaitement dans les deux sens.
Parfait ! Je vais vous créer un guide complet des étapes de travail avec les API générées. Voici le workflow complet :
Résultat : Votre projet est créé dans la base de données. Un project_id unique est généré.
Résultat : Votre CSV est uploadé et analysé. Vous voyez un aperçu des données (5 premières lignes).
À cette étape, vous voyez :
Action : Vérifiez que les données sont correctes, puis cliquez "Suivant"
Deux options :
Classification :
Régression :
Action : Sélectionnez le type approprié pour votre problème, puis cliquez "Suivant"
Vous voyez deux listes :
Colonnes d'entrée (Input) :
Colonne de sortie (Output) :
⚠️ Important : La colonne de sortie ne peut PAS être dans les colonnes d'entrée.
Action : Sélectionnez correctement, puis cliquez "Suivant"
Avant de lancer :
Action : Vérifiez que tout est correct, puis cliquez "Lancer"
Une fois l'analyse terminée, vous voyez :
Métriques :
📌 API DE PRÉDICTION CRÉÉE
Endpoint: http://localhost:5000/api/predict/PROJECT_ID
Type: POSTIci vous trouvez :
Action : Cliquez "Copier" pour copier l'URL de l'API
{"prediction": valeur, "probability": X%}Copiez la commande cURL donnée et lancez-la dans un terminal :
curl -X POST http://localhost:5000/api/predict/PROJECT_ID \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"feature1": valeur1, "feature2": valeur2}'Utilisez le code Python fourni dans votre application :
import requests
data = {"feature1": valeur1, "feature2": valeur2}
response = requests.post("http://localhost:5000/api/predict/PROJECT_ID", json=data)
print(response.json())Cliquez sur le bouton "Monitoring" dans la barre d'en-tête.
Ce que vous voyez :
Cartes de résumé (en haut) :
Graphiques système :
Table API Stats :
Pour chaque API, vous voyez :
Logs des Prédictions :
Vous voyez :
Réponse API: {"prediction": "Oui", "probability": 0.87}
Signifie : 87% de chance que la réponse soit "Oui"Réponse API: {"prediction": 25000, "confidence": 0.92}
Signifie : Le modèle prédit 25000 avec 92% de confianceSi votre modèle n'est pas assez bon :
Améliorer les données :
Créer un nouveau projet avec :
Créer Projet
↓
Uploader CSV
↓
Aperçu Dataset
↓
Choisir Type (Classification/Régression)
↓
Sélectionner Colonnes
↓
Lancer Analyse
↓
Voir Résultats + API Générée
↓
Tester l'API (APITester ou cURL)
↓
Monitorer les Appels (Dashboard Monitoring)
↓
Analyser les Logs
↓
Optimiser si nécessaire✅ Chaque projet génère automatiquement une API - Pas besoin de configuration ✅ L'API est prête à l'emploi - Vous pouvez l'utiliser immédiatement ✅ Le monitoring enregistre tout - Tous les appels sont tracés ✅ Les résultats sont en temps réel - Réponses instantanées ✅ Vous pouvez comparer les modèles - Le meilleur modèle est sélectionné automatiquement
Voilà ! Vous avez maintenant un système complet d'AutoML avec API générée et monitoring. Des questions sur une étape particulière ? 🎯
il affiche juste sa pas des :API de Prédiction Créée !Votre modèle est maintenant accessible via APIhttp://localhost:5000/api/predict/project_20251130_164408_700488Copier💡 Vous pouvez maintenant utiliser cette API pour faire des prédictions en temps réel.///pas sa :Ici vous trouvez :- L'URL de l'API : À copier et utiliser partout- Exemple de requête JSON : Le format exact des données à envoyer- Exemple cURL : Pour tester en ligne de commande- Exemple Python : Pour intégrer dans un script PythonAction : Cliquez "Copier" pour copier l'URL de l'API///autre chose il ne restera pas le button de guide et teste dans la page de monitoring alors voici ce que je veux regler :dans les detaille de chaque projet cree je veux ajouter aussi une section pour affixher sa ;L'URL de l'API : À copier et utiliser partoutExemple de requête JSON : Le format exact des données à envoyerExemple cURL : Pour tester en ligne de commandeExemple Python : Pour intégrer dans un script Python: aussi je veux dans la page de monitoring ajouter les buton de test et guide et apitest je veux aussi afficher dans cette interface la liste des api deja cree asocier achaque projet comme cela pour une visualisation interactive et proffesionnelle
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