# SOME DESCRIPTIVE TITLE.
# Copyright (C) 2023, Xorbits Inc.
# This file is distributed under the same license as the Xinference package.
# FIRST AUTHOR <EMAIL@ADDRESS>, 2024.
#
#, fuzzy
msgid ""
msgstr ""
"Project-Id-Version: Xinference\n"
"Report-Msgid-Bugs-To: \n"
"POT-Creation-Date: 2024-05-31 11:46+0800\n"
"PO-Revision-Date: YEAR-MO-DA HO:MI+ZONE\n"
"Last-Translator: FULL NAME <EMAIL@ADDRESS>\n"
"Language-Team: fr <LL@li.org>\n"
"Language: fr\n"
"MIME-Version: 1.0\n"
"Content-Type: text/plain; charset=utf-8\n"
"Content-Transfer-Encoding: 8bit\n"
"Plural-Forms: nplurals=2; plural=(n > 1);\n"
"Generated-By: Babel 2.18.0\n"

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:3
msgid "The internals of Xinference"
msgstr "Structure interne de Xinference"

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:6
msgid "Table of contents:"
msgstr "Table des matières"

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:9
msgid "Overview"
msgstr "Aperçu"

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:10
msgid ""
"Xinference leverages `Xoscar <https://github.com/xorbitsai/xoscar>`_, an "
"actor programming framework we designed, as its core component to manage "
"machines, devices, and model inference processes. Each actor serves as a "
"basic unit for model inference and various inference backends can be "
"integrate into the actor, enabling us to support multiple inference engines "
"and hardware. These actors are hosted and scheduled within actor pools, "
"which are designed to be asynchronous and non-blocking and function as "
"resource pools."
msgstr ""
"Xinference utilise le framework de programmation d'acteurs que nous avons "
"conçu, `Xoscar <https://github.com/xorbitsai/xoscar>`_, comme composant "
"central pour gérer les machines, les périphériques et les processus "
"d'inférence de modèles. Chaque acteur est une unité de base de l'inférence "
"de modèles, et divers moteurs d'inférence peuvent être intégrés dans les "
"acteurs, ce qui nous permet de prendre en charge plusieurs moteurs "
"d'inférence et matériels. Ces acteurs sont hébergés et ordonnancés dans un "
"pool d'acteurs, qui fonctionne comme un pool de ressources. La conception "
"des acteurs est asynchrone et non bloquante."

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:22
msgid ""
"Both supervisor and worker are actor instances. Initially, an actor pool, "
"serving as a resource pool, needs to be created on each server; and each "
"actor can utilize a CPU core or a GPU device. Each server has its own "
"address (IP address or hostname), so actors on different computing nodes can"
" communicate with each other through these addresses. See `Actor`_ for more "
"information."
msgstr ""
"`supervisor` et `worker` sont tous deux des instances d'acteurs. Vous devez "
"d'abord créer un pool d'acteurs servant de pool de ressources sur chaque "
"serveur ; chaque acteur peut utiliser un cœur de CPU ou un dispositif GPU. "
"Chaque serveur possède sa propre adresse (adresse IP ou nom d'hôte), ce qui "
"permet aux acteurs situés sur différents nœuds de calcul de communiquer "
"entre eux via ces adresses. Pour plus d'informations, veuillez consulter "
"`Actor`_."

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:27
msgid "RESTful API"
msgstr "RESTful API"

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:28
msgid ""
"The RESTful API is implemented using `FastAPI "
"<https://github.com/tiangolo/fastapi>`_, as specified in `api/restful_api.py"
" "
"<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/api/restful_api.py>`_."
msgstr ""
"L'API RESTful est implémentée en utilisant `FastAPI "
"<https://github.com/tiangolo/fastapi>`_, et le code spécifique se trouve "
"dans `api/restful_api.py "
"<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/api/restful_api.py>`_."

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:35
msgid ""
"This is an example of the API ``/status``, it's corresponding function is "
"``get_status``. You can add connection between RESTful API and the backend "
"function you want in `api/restful_api.py "
"<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/api/restful_api.py>`_."
msgstr ""
"Ceci est un exemple d'API, où l'API ``/status`` correspond à la fonction "
"``get_status``. Vous pouvez ajouter la relation entre les API RESTful et les"
" fonctions backend correspondantes dans `api/restful_api.py "
"<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/api/restful_api.py>`_."

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:39
msgid "Command Line"
msgstr "ligne de commande"

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:40
msgid ""
"The Command Line is implemented using `Click "
"<https://click.palletsprojects.com/>`_, as specified in `deploy/cmdline.py "
"<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/deploy/cmdline.py>`_,"
" allowing users to interact with the Xinference deployment features directly"
" from the terminal."
msgstr ""
"La ligne de commande est implémentée via `Click "
"<https://click.palletsprojects.com/>`_, avec le code spécifique dans "
"`deploy/cmdline.py "
"<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/deploy/cmdline.py>`_,"
" la ligne de commande permet aux utilisateurs d'interagir directement avec "
"Xinference dans le terminal."

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:45
msgid "Entry Points"
msgstr "Point d’entrée"

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:46
msgid "Take the command-lines we implemented as examples:"
msgstr "Prenons notre implémentation en ligne de commande comme exemple :"

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:48
msgid ""
"``xinference``: Provides commands for model management, including "
"registering/unregistering models, listing all registered/running models, and"
" launching or terminating specific models. It also features interactive "
"commands like generate and chat for testing and interacting with deployed "
"models in real-time."
msgstr ""
"``xinference`` : fournit des commandes pour la gestion des modèles, y "
"compris l'enregistrement/la désinscription des modèles, la liste de tous les"
" modèles enregistrés/en cours d'exécution, ainsi que le démarrage ou l'arrêt"
" de modèles spécifiques. Il propose également des commandes interactives "
"telles que la génération de langage et le chat, permettant de tester ou "
"d'interagir avec les modèles déployés."

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:52
msgid "``xinference-local``: Starts a local Xinference service."
msgstr "`xinference-local` : Démarre un service Xinference local."

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:54
msgid ""
"``xinference-supervisor``: Initiates a supervisor process that manages and "
"monitors worker actors within a distributed setup."
msgstr ""
"``xinference-supervisor`` : Démarrer le processus supervisor pour gérer et "
"surveiller les acteurs worker dans un environnement distribué."

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:56
msgid ""
"``xinference-worker``: Starts a worker process that executes tasks assigned "
"by the supervisor, utilizing available computational resources effectively."
msgstr ""
"``xinference-worker`` : Démarre le processus worker, utilise les ressources "
"de calcul disponibles pour exécuter les tâches assignées par le superviseur."

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:59
msgid ""
"Each command is equipped with ``options`` and ``flags`` to customize its "
"behavior, such as specifying log levels, host addresses, port numbers, and "
"other relevant settings."
msgstr ""
"Chaque commande est accompagnée d'une ``option`` et d'un ``flag``, "
"permettant de personnaliser son comportement, comme spécifier le niveau de "
"journalisation, l'adresse hôte, le numéro de port et d'autres paramètres "
"connexes."

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:62
msgid ""
"Python projects define command-line console entry points in "
"``pyproject.toml``."
msgstr ""
"Les projets Python définissent les points d'entrée de la console de "
"commande dans ``pyproject.toml``."

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:72
msgid ""
"The command-line ``xinference`` can be referred to code in "
"``xinference.deploy.cmdline:cli``."
msgstr ""
"La ligne de commande ``xinference`` peut être consultée dans le code de "
"``xinference.deploy.cmdline:cli``."

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:75
msgid "Click"
msgstr "Click"

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:76
msgid "We use Click to implement a specific command-line:"
msgstr ""
"Nous utilisons Click pour implémenter une ligne de commande spécifique."

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:95
msgid ""
"For example, the ``xinference-local`` command allows you to define the host "
"address and port."
msgstr ""
"Par exemple, la commande ``xinference-local`` vous permet de définir "
"l'adresse hôte et le port."

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:98
msgid "Actor"
msgstr "Actor"

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:99
msgid ""
"Xinference is fundamentally based on `Xoscar "
"<https://github.com/xorbitsai/xoscar>`_, our actor framework, which can "
"manage computational resources and Python processes to support scalable and "
"concurrent programming. The following is a pseudocode demonstrating how our "
"Worker Actor works, the actual Worker Actor is more complex than this."
msgstr ""
"Xinference est basé sur `Xoscar <https://github.com/xorbitsai/xoscar>`_, un "
"framework d'acteurs qui permet de gérer les ressources de calcul et les "
"processus Python, tout en supportant la programmation concurrente évolutive."
" Le pseudo-code ci-dessous illustre le fonctionnement d'un Worker Actor, "
"bien que l'implémentation réelle soit beaucoup plus complexe."

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:126
msgid ""
"We use the ``WorkerActor`` as an example to illustrate how we build the "
"Xinference. Each actor class is a standard Python class that inherits from "
"``xoscar.Actor``. An instance of this class is a specific actor within the "
"actor pool."
msgstr ""
"Nous prenons ``WorkerActor`` comme exemple pour illustrer comment construire"
" Xinference. Chaque classe d'acteur est une classe Python standard héritant "
"de ``xoscar.Actor``. L'instance de cette classe est un acteur spécifique "
"dans le pool d'acteurs."

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:130
msgid ""
"**Define Actor Actions**: Each actor needs to define certain actions or "
"behaviors to accomplish specific tasks. For instance, the model inference "
"``WorkerActor`` needs to launch the model (``launch_model``), list the "
"models in this actor (``list_models``), terminate a model "
"(``terminate_model``). There are two special methods worth noting. The "
"``__post_create__`` is invoked before the actor is created, allowing for "
"necessary initializations. The ``__pre_destroy__`` is called after the actor"
" is destroyed, allowing for cleanup or finalization tasks."
msgstr ""
"**Définir le comportement de l'acteur** : chaque acteur doit définir "
"certaines actions ou comportements pour accomplir des tâches spécifiques. "
"Par exemple, le ``WorkerActor`` d'inférence de modèle doit lancer le modèle "
"(``launch_model``), lister les modèles dans cet acteur (``list_models``) et "
"terminer le modèle (``terminate_model``). Deux méthodes spéciales méritent "
"attention. ``__post_create__`` est appelée avant la création de l'acteur "
"pour effectuer une initialisation nécessaire, tandis que ``__pre_destroy__``"
" est appelée après la destruction de l'acteur pour exécuter les tâches de "
"nettoyage."

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:136
msgid ""
"**Reference Actor and Invoke Methods**: When an actor is created, it yields "
"a reference variable so that other actors can reference it. The actor "
"reference can also be referenced with the address. Suppose the "
"``WorkerActor`` is created and the reference variable is ``worker_ref``,  "
"the ``launch_model`` method of this actor class can be invoked by calling "
"``worker_ref.launch_model()``. Even if the actor's method is originally a "
"synchronized method, when called with an actor reference, it will become as "
"an asynchronous method."
msgstr ""
"**Référence à un Acteur et appel de méthode** : Lors de la création d’un "
"acteur, une variable de référence est générée afin que d’autres acteurs "
"puissent le référencer. Un acteur peut également être référencé par une "
"adresse IP. Supposons que ``WorkerActor`` soit créé avec la variable de "
"référence ``worker_ref``, on peut alors appeler "
"``worker_ref.launch_model()`` pour invoquer la méthode ``launch_model`` de "
"la classe de l’acteur. Même si la méthode dans l’acteur était à l’origine "
"une méthode bloquante traditionnelle, lorsqu’elle est appelée via la "
"variable de référence, elle devient une méthode asynchrone."

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:143
msgid ""
"**Inference Engine**: The actor can manage the process, and the inference "
"engine is also a process. In the launch model part of the ``WorkerActor``, "
"we can initialize different inference engines according to the user's need. "
"Therefore, Xinference can support multiple inference engines and can easily "
"adapt to new inference engines in the future."
msgstr ""
"**Moteur d'inférence** : Un Actor peut gérer des processus, et un moteur "
"d'inférence est également un type de processus. Dans la partie modèle de "
"démarrage de ``WorkerActor``, nous pouvons initialiser différents moteurs "
"d'inférence selon les besoins de l'utilisateur. Ainsi, Xinference peut "
"prendre en charge plusieurs moteurs d'inférence et s'adapter facilement à de"
" nouveaux moteurs d'inférence à l'avenir."

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:148
msgid ""
"See `Xoscar document <https://xoscar.dev/en/latest/getting_started/llm-"
"inference.html>`_ for more actor use cases."
msgstr ""
"Veuillez vous référer à la `Documentation Xoscar "
"<https://xoscar.dev/en/latest/getting_started/llm-inference.html>`_ pour "
"plus d'exemples d'utilisation d'Actor."

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:151
msgid "Asynchronous Programming"
msgstr "Programmation asynchrone"

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:153
msgid ""
"Both Xinference and Xoscar highly utilize asynchronous programming of "
"``asyncio``. Asynchronous programming is a programming paradigm that does "
"not block. Instead, requests and function calls are issued and executed in "
"the background and results are returned in the future. This enables us to "
"perform activities concurrently."
msgstr ""
"Xinference et Xoscar dépendent fortement de la bibliothèque de programmation"
" asynchrone ``asyncio``. La programmation asynchrone est un paradigme de "
"programmation non bloquant. Contrairement aux appels de fonctions bloquants "
"traditionnels, les requêtes ou appels de fonctions en programmation "
"asynchrone s'exécutent en arrière-plan, et les résultats sont renvoyés à un "
"moment ultérieur. L'avantage de la programmation asynchrone est qu'elle "
"permet d'effectuer simultanément de nombreuses activités ou tâches "
"différentes."

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:159
msgid ""
"If you're not familiar with Pythons's ``asyncio``, you can see more "
"tutorials for help:"
msgstr ""
"Si vous n'êtes pas familier avec ``asyncio`` de Python, vous pouvez "
"consulter davantage de tutoriels pour obtenir de l'aide :"

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:161
msgid ""
"`Python Asyncio Tutorial <https://bbc.github.io/cloudfit-public-"
"docs/asyncio/asyncio-part-1.html>`__"
msgstr ""
"`Python Asyncio Tutorial <https://bbc.github.io/cloudfit-public-"
"docs/asyncio/asyncio-part-1.html>`__"

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:163
msgid ""
"`Real Python's asyncio Tutorial <https://realpython.com/async-io-python/>`__"
msgstr ""
"`Tutoriel asyncio Real Python <https://realpython.com/async-io-python/>`__"

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:165
msgid ""
"`Python Official Documentation "
"<https://docs.python.org/3/library/asyncio.html>`__"
msgstr ""
"`Documentation officielle Python "
"<https://docs.python.org/3/library/asyncio.html>`__"

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:169
msgid "Model"
msgstr "Modèle"

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:171
msgid ""
"Xinference supports different types of models including large language "
"models (LLMs), image models, audio models, embedding models, etc. All models"
" are implemented in `model/ "
"<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/model>`_."
msgstr ""
"Xinference prend en charge différents types de modèles, notamment les grands"
" modèles de langage (LLM), les modèles d'image, les modèles audio, les "
"modèles d'embedding, etc. Tous les modèles sont implémentés dans le dossier "
"`model/ "
"<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/model>`_."

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:175
msgid "LLM"
msgstr ""

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:177
msgid ""
"Take `model/llm/ "
"<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/model/llm>`_ "
"for example, it focuses on the management and instantiation of LLMs. It "
"includes detailed implementations for loading, configuring, and deploying "
"LLMs."
msgstr ""
"À titre d'exemple, `model/llm/ <https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/model/llm>`_ gère et lance principalement les LLM, y compris le chargement, la configuration et l'exécution des grands modèles de langage."

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:181
msgid ""
"We support many backends such as GGML, PyTorch, and vLLM. Our generated "
"content is compatible with the format of OpenAI, supporting features such as"
" streaming output and returning chat completion format (for chat models "
"only). Therefore, there is a lot of adaptation work to be done after the "
"model generate content. These tasks are not difficult, but they do require "
"some time. When writing this part of the code, please refer to the `OpenAI "
"API documentation <https://platform.openai.com/docs/introduction>`_ and the "
"documentation of various inference backends, and make the necessary "
"adaptations."
msgstr ""
"Nous prenons en charge différents backends d'inférence, tels que GGML, "
"PyTorch et vLLM. Le contenu que nous générons est compatible avec le format "
"d'OpenAI, par exemple en prenant en charge la sortie en flux (stream), et "
"les modèles de dialogue renvoient les résultats au format chat completion. "
"Par conséquent, après la sortie du contenu du modèle, beaucoup de travail "
"d'adaptation est nécessaire. Ce travail n'est pas difficile, mais il demande"
" un certain temps. Lors de la rédaction de cette partie du code, veuillez "
"vous référer à la `documentation API d'OpenAI "
"<https://platform.openai.com/docs/introduction>`_ et à la documentation de "
"chaque backend d'inférence pour effectuer les adaptations nécessaires."

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:185
msgid "JSON"
msgstr ""

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:187
msgid ""
"In `model/llm/llm_family.json "
"<https://github.com/xorbitsai/inference/blob/main/xinference/model/llm/llm_family.json>`_,"
" we utilize JSON files to manage the metadata of emerging open-source "
"models. Adding a new model does not necessitate writing new code, it merely "
"requires appending new metadata to the existing JSON file."
msgstr ""
"Dans `model/llm/llm_family.json "
"<https://github.com/xorbitsai/inference/blob/main/xinference/model/llm/llm_family.json>`_,"
" nous utilisons des fichiers JSON pour gérer les métadonnées des modèles "
"open source émergents. Ajouter un nouveau modèle ne nécessite pas d'écrire "
"de nouveau code, il suffit d'ajouter les nouvelles métadonnées au fichier "
"JSON existant."

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:214
msgid ""
"This is an example of how to define the Llama-2 chat model. The "
"``model_specs`` define the information of the model, as one model family "
"usually comes with various sizes, quantization methods, and file formats. "
"For instance, the ``model_format`` could be ``pytorch`` (using Hugging Face "
"Transformers or vLLM as backend), ``ggmlv3`` (a tensor library associated "
"with llama.cpp), or ``gptq`` (a post-training quantization framework). The "
"``model_id`` defines the repository of the model hub from which Xinference "
"downloads the checkpoint files. Furthermore, due to distinct instruction-"
"tuning processes, different model families have varying prompt styles. The "
"``prompt_style`` in the JSON file specifies how to format prompts for this "
"particular model. For example, ``system_prompt`` and ``roles`` are used to "
"specify the instructions and personality of the model."
msgstr ""
"Voici un exemple de définition du modèle de chat Llama-2. ``model_specs`` "
"définit les informations du modèle, car une famille de modèles peut avoir "
"différentes tailles, méthodes de quantification et formats de fichier. Par "
"exemple, ``model_format`` peut être ``pytorch`` (utilisant Hugging Face "
"Transformers ou vLLM comme backend), ``ggmlv3`` (bibliothèque tensorielle "
"associée à llama.cpp) ou ``gptq`` (cadre de quantification post-"
"entraînement). ``model_id`` définit le dépôt dans le hub de modèles, à "
"partir duquel Xinference télécharge les fichiers de points de contrôle. De "
"plus, en raison des différents processus d'ajustement des instructions, les "
"différentes familles de modèles ont des styles de prompt distincts. "
"``prompt_style`` dans le fichier JSON spécifie le format du prompt pour ce "
"modèle particulier. Par exemple, ``system_prompt`` et ``roles`` sont "
"utilisés pour spécifier les instructions et la personnalité du modèle."

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:224
msgid "Code Walkthrough"
msgstr "Guide du code"

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:226
msgid ""
"The main code is located in the `xinference/ "
"<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference>`_:"
msgstr ""
"Le code principal se trouve dans `xinference/ "
"<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference>`_ :"

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:228
msgid ""
"`api/ <https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/api>`_: "
"`restful_api.py "
"<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/api/restful_api.py>`_"
" is the core part that sets up and runs the RESTful APIs. It integrates an "
"authentication service (the specific code is located in `oauth2/ "
"<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/api/oauth2>`_),"
" as some or all endpointsrequire user authentication."
msgstr ""
"`api/ <https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/api>`_ : "
"`restful_api.py "
"<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/api/restful_api.py>`_"
" est la partie centralisée pour configurer et exécuter l'API RESTful. Il "
"intègre un service d'authentification (dont le code spécifique se trouve "
"dans `oauth2/ "
"<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/api/oauth2>`_),"
" car une partie ou la totalité des ports nécessite une authentification "
"utilisateur."

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:233
msgid ""
"`client/ "
"<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/client>`_: This"
" is the client of Xinference."
msgstr ""
"`client/ "
"<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/client>`_ : "
"C'est le client de Xinference."

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:235
msgid ""
"`oscar/ "
"<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/client/oscar>`_"
" defines the Actor Client which acts as a client interface for interacting "
"with models deployed in a Xinference cluster."
msgstr ""
"`oscar/ "
"<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/client/oscar>`_"
" définit le client Actor, qui est une interface client permettant "
"d'interagir avec les modèles dans Xinference."

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:238
msgid ""
"`restful/ "
"<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/client/restful>`_"
" implements a RESTful client for interacting with a Xinference service."
msgstr ""
"`restful/ "
"<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/client/restful>`_"
" implémente le client RESTful pour interagir avec le service Xinference."

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:241
msgid ""
"`core/ <https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/core>`_:"
" This is the core part of Xinference."
msgstr ""
"`core/ <https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/core>`_ "
": il s'agit de la partie centrale de Xinference."

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:243
msgid ""
"`metrics.py "
"<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/core/metrics.py>`_"
" and `resource.py "
"<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/core/resource.py>`_"
" defines a set of tools for collecting and reporting metrics and the status "
"of node resources, including model throughput, latency, the usage of CPU and"
" GPU, memory usage, and more."
msgstr ""
"`metrics.py "
"<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/core/metrics.py>`_"
" et `resource.py "
"<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/core/resource.py>`_"
" définissent un ensemble d'outils pour collecter et signaler les métriques "
"ainsi que l'état des ressources des nœuds, notamment le débit du modèle, la "
"latence, l'utilisation du CPU et du GPU, l'utilisation de la mémoire, etc."

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:248
msgid ""
"`image_interface.py "
"<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/core/image_interface.py>`_"
" and `chat_interface.py "
"<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/core/chat_interface.py>`_"
" implement `Gradio <https://github.com/gradio-app/gradio>`_ interfaces for "
"image and chat models, respectively. These interfaces allow users to "
"interact with models through a Web UI, such as generating images or engaging"
" in chat. They build user interfaces using the gradio package and "
"communicate with backend models through our RESTful APIs."
msgstr ""
"`image_interface.py "
"<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/core/image_interface.py>`_"
" et `chat_interface.py "
"<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/core/chat_interface.py>`_"
" implémentent respectivement les interfaces `Gradio "
"<https://github.com/gradio-app/gradio>`_ pour les modèles d'image et de "
"chat. Ces interfaces permettent aux utilisateurs d'interagir avec les "
"modèles via une interface Web, par exemple pour générer des images ou "
"effectuer des conversations. Le code utilise le package Gradio pour "
"construire l'interface utilisateur et communique avec les modèles backend "
"via notre API RESTful."

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:254
msgid ""
"`worker.py "
"<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/core/worker.py>`_"
" and `supervisor.py "
"<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/core/supervisor.py>`_"
" respectively define the logic for worker actors and supervisor actor. "
"Worker actors are responsible for carrying out specific model computation "
"tasks, while supervisor actors manage the lifecycle of worker nodes, "
"schedule tasks, and monitor system states."
msgstr ""
"`worker.py "
"<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/core/worker.py>`_"
" et `supervisor.py "
"<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/core/supervisor.py>`_"
" définissent respectivement la logique des acteurs worker et supervisor. "
"L'acteur worker est responsable de l'exécution des tâches de calcul "
"spécifiques d'un modèle, tandis que l'acteur supervisor gère le cycle de vie"
" des nœuds Worker, la planification des tâches et surveille l'état du "
"système."

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:259
msgid ""
"`status_guard.py "
"<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/core/status_guard.py>`_"
" implements a status monitor to track the status of models (like creating, "
"updating, terminating, etc.). It allows querying status information of model"
" instances and managing these statuses based on the model's UID."
msgstr ""
"`status_guard.py "
"<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/core/status_guard.py>`_"
" implémente un moniteur d'état permettant de suivre l'état d'un modèle (tel "
"que la création, la mise à jour, la terminaison, etc.). Il permet de "
"consulter les informations d'état d'une instance de modèle en fonction de "
"son UID."

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:263
msgid ""
"`cache_tracker.py "
"<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/core/cache_tracker.py>`_"
" defines a cache tracker for recording and managing cache status and "
"information of model versions. It supports recording cache locations and "
"statuses of model versions and querying model version information based on "
"model names."
msgstr ""
"`cache_tracker.py "
"<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/core/cache_tracker.py>`_"
" définit un tracker de cache utilisé pour enregistrer et gérer l'état du "
"cache ainsi que les informations de version de modèle. Il prend en charge "
"l'enregistrement de l'emplacement du cache et de l'état des versions de "
"modèle, et permet de consulter les informations de version de modèle en "
"fonction du nom du modèle."

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:267
msgid ""
"`event.py "
"<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/core/event.py>`_"
" defines an event collector for gathering and reporting various runtime "
"events of models, such as information, warnings, and errors. `model.py "
"<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/core/model.py>`_"
" defines a Model Actor, the core component for direct model interactions. "
"The Model Actor is responsible for executing model inference requests, "
"handling input and output data streams, and supports various types of model "
"operations."
msgstr ""
"`event.py "
"<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/core/event.py>`_"
" définit un collecteur d'événements utilisé pour collecter et signaler "
"divers événements liés au modèle en cours d'exécution, tels que des "
"informations, des avertissements et des erreurs. `model.py "
"<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/core/model.py>`_"
" définit un acteur de modèle, qui est un composant central interagissant "
"directement avec le modèle. L'acteur du modèle est responsable de "
"l'exécution des requêtes d'inférence du modèle, du traitement des flux de "
"données d'entrée et de sortie, et de la prise en charge de diverses "
"opérations du modèle. Ces deux parties utilisent `Xoscar "
"<https://github.com/xorbitsai/xoscar>`_ pour l'exécution concurrente et "
"distribuée."

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:273
msgid ""
"`deploy/ "
"<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/deploy>`_: It "
"provides a command-line interface (CLI) for interacting with the Xinference "
"framework, allowing users to perform operations by command line. See "
"`Command Line`_ for more information."
msgstr ""
"`deploy/ "
"<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/deploy>`_ : Il "
"fournit une interface en ligne de commande (CLI) pour interagir avec le "
"framework Xinference, permettant aux utilisateurs d'effectuer des opérations"
" via la ligne de commande. Pour plus d'informations, veuillez consulter la "
"`Ligne de commande`_."

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:276
msgid ""
"`locale/ "
"<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/locale>`_: It "
"supports multi-language localization. By simply adding and updating JSON "
"translation files, it becomes possible to support more languages, improving "
"user experience."
msgstr ""
"`locale/ "
"<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/locale>`_ : Il "
"prend en charge la localisation multilingue. Il suffit d'ajouter et de "
"mettre à jour les fichiers de traduction JSON pour prendre en charge "
"davantage de langues et améliorer l'expérience utilisateur."

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:279
msgid ""
"`model/ "
"<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/model>`_: It "
"provides a structure for model descriptions, creation, and caching. See "
"`Model`_ for more information."
msgstr ""
"`model/ "
"<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/model>`_ : il "
"fournit un cadre pour la description, la création et la mise en cache des "
"modèles. Voir `Model`_ pour plus d'informations."

#: ../../source/development/xinference_internals.rst:282
msgid ""
"`web/ui/ "
"<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/web/ui>`_: The "
"js code of the frontend (Web UI)."
msgstr ""
"`web/ui/ "
"<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/web/ui>`_ : le "
"code JavaScript de l'interface utilisateur (front-end)."

#~ msgid ""
#~ "Xinference supports different types of models including large language "
#~ "models (LLMs), image models, audio models, embedding models, etc"
#~ msgstr ""
#~ "Xinference prend en charge différents types de modèles, notamment les grands"
#~ " modèles de langage (LLM), les modèles d'image, les modèles audio, les "
#~ "modèles d'embedding, etc. Tous les modèles sont implémentés dans `model/ "
#~ "<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/model>`_. "
#~ "Prenons `llm/ "
#~ "<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/model/llm>`_ "
#~ "comme exemple, il se concentre sur la gestion et l'instanciation des LLM. "
#~ "Cela inclut des implémentations détaillées pour le chargement, la "
#~ "configuration et le déploiement des LLM, y compris la gestion de différents "
#~ "types de quantification et de formats de modèles. Dans `llm/ "
#~ "<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/model/llm>`_, "
#~ "il prend en charge de nombreux backends tels que `GGML "
#~ "<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/model/llm/ggml>`_,"
#~ " `PyTorch "
#~ "<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/model/llm/pytorch>`_,"
#~ " `SGLang "
#~ "<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/model/llm/sglang>`_"
#~ " et `vLLM "
#~ "<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/model/llm/vllm>`_."

#~ msgid ""
#~ "Take `llm/ "
#~ "<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/model/llm>`_ "
#~ "for example, it focuses on the management and instantiation of LLMs. It "
#~ "includes detailed implementations for loading, configuring, and deploying "
#~ "LLMs, including handling different types of quantization and model formats. "
#~ "In `llm/ "
#~ "<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/model/llm>`_, "
#~ "it supports many backends such as `GGML "
#~ "<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/model/llm/ggml>`_,"
#~ " `PyTorch "
#~ "<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/model/llm/pytorch>`_,"
#~ " `SGLang "
#~ "<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/model/llm/sglang>`_"
#~ " and `vLLM "
#~ "<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/model/llm/vllm>`_."
#~ msgstr ""
#~ "Tous les modèles sont implémentés dans `model/ "
#~ "<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/model>`_. En "
#~ "prenant `llm/ "
#~ "<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/model/llm>`_ "
#~ "comme exemple, il se concentre sur la gestion et l'instanciation des LLM. "
#~ "Cela inclut des implémentations détaillées pour le chargement, la "
#~ "configuration et le déploiement des LLM, y compris la gestion de différents "
#~ "types de quantification et de formats de modèles. Dans `llm/ "
#~ "<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/model/llm>`_, "
#~ "il prend en charge de nombreux backends tels que `GGML "
#~ "<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/model/llm/ggml>`_,"
#~ " `PyTorch "
#~ "<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/model/llm/pytorch>`_,"
#~ " `SGLang "
#~ "<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/model/llm/sglang>`_"
#~ " et `vLLM "
#~ "<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/model/llm/vllm>`_."

#~ msgid ""
#~ "All models are implemented in `model/ "
#~ "<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/model>`_."
#~ msgstr ""
#~ "Tous les modèles sont implémentés dans `model/ "
#~ "<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/model>`_ ."

#~ msgid ""
#~ "In ``model/llm/``, it supports many backends such as GGML, PyTorch, and "
#~ "vLLM."
#~ msgstr ""
#~ "Sous ``model/llm/``, nous prenons en charge de nombreux backends, tels que "
#~ "GGML, PyTorch et vLLM."

#~ msgid ""
#~ "`oscar/ "
#~ "<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/client/oscar>`_"
#~ " defines the Actor Client which acts as a client interface for interacting "
#~ "with models deployed in a server environment. It includes functionalities to"
#~ " register/unregister models, launch/terminate models, and interact with "
#~ "different types of models. This part heavily utilizes ``asyncio`` for "
#~ "asynchronous operations. See `Concurrency`_ for more information."
#~ msgstr ""
#~ "`oscar/ "
#~ "<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/client/oscar>`_"
#~ " définit le client Actor, qui est une interface client permettant "
#~ "d'interagir avec les modèles déployés dans un environnement serveur. Il "
#~ "inclut des fonctionnalités pour enregistrer/désenregistrer des modèles, "
#~ "démarrer/arrêter des modèles, et interagir avec différents types de modèles."
#~ " Cette partie utilise principalement ``asyncio`` pour les opérations "
#~ "asynchrones. Pour plus d'informations, veuillez consulter `Concurrency`_."

#~ msgid "Concurrency"
#~ msgstr "Concurrence"

#~ msgid ""
#~ "Both Xinference and Xoscar highly utilize coroutine programming of "
#~ "``asyncio``."
#~ msgstr ""
#~ "Xinference et Xoscar utilisent tous deux intensivement ``asyncio`` pour la "
#~ "programmation par coroutines."
