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- Frontend v4 accessible sur réseau local (192.168.1.40) - Ports ouverts: 3002 (frontend), 5001 (backend), 5004 (dashboard) - Ollama GPU fonctionnel - Self-healing interactif - Dashboard confiance Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com>
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# Modèles ML - RPA Vision V3
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Ce répertoire contient les modèles de machine learning utilisés par le système.
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## Modèles Actuels
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### OpenCLIP (Embeddings)
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- **Emplacement actuel** : `~/.cache/huggingface/hub/models--timm--vit_base_patch32_clip_224.openai`
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- **Taille** : 578MB
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- **Usage** : Génération d'embeddings image/texte (512D)
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- **Chargé par** : `core/embedding/clip_embedder.py`
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### OWL-v2 (Détection UI)
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- **Emplacement actuel** : `~/.cache/huggingface/hub/models--google--owlv2-base-patch16-ensemble`
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- **Taille** : 593MB
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- **Usage** : Détection zero-shot d'éléments UI
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- **Chargé par** : `core/detection/owl_detector.py`
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### Qwen3-VL (Raisonnement Visuel)
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- **Emplacement** : Via Ollama (`~/.ollama/models/`)
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- **Taille** : ~4.7GB
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- **Usage** : Classification et raisonnement visuel
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- **Chargé par** : `core/detection/ollama_client.py`
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## Migration vers Stockage Local
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Pour stocker les modèles localement (comme dans la V2), utiliser :
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```python
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# Pour CLIP
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from transformers import CLIPModel
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model = CLIPModel.from_pretrained(
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"openai/clip-vit-base-patch32",
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cache_dir="./models/openclip"
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)
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# Pour OWL-v2
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from transformers import Owlv2ForObjectDetection
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model = Owlv2ForObjectDetection.from_pretrained(
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"google/owlv2-base-patch16-ensemble",
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cache_dir="./models/owl_v2"
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)
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```
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## Vérification
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```bash
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# Vérifier les modèles HuggingFace
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du -sh ~/.cache/huggingface/hub/models--*
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# Vérifier Ollama
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ollama list
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```
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