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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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3.1 KiB
Bash
Executable File
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Bash
Executable File
#!/bin/bash
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# Script de déploiement: support format='json' + qwen2.5vl:7b
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set -e
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echo "=========================================="
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echo "Déploiement: Optimisations VLM JSON"
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echo "=========================================="
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echo ""
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echo "📋 Changements:"
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echo " - Ajout support format='json' dans Ollama"
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echo " - Changement modèle: qwen3-vl:8b → qwen2.5vl:7b"
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echo " - Correction sauvegarde workflow (to_dict vs to_json)"
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echo " - Réduction attendue erreurs JSON: 80% → <5%"
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echo ""
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# 1. Déployer storage_manager.py avec correction workflow
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echo "1️⃣ Déploiement storage_manager.py (fix workflow save)..."
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sudo cp /home/dom/ai/rpa_vision_v3/core/persistence/storage_manager.py \
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/opt/rpa_vision_v3/core/persistence/storage_manager.py
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sudo chown rpa:rpa /opt/rpa_vision_v3/core/persistence/storage_manager.py
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echo " ✅ storage_manager.py déployé"
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echo ""
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# 2. Déployer ollama_client.py avec format='json'
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echo "2️⃣ Déploiement ollama_client.py..."
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sudo cp /home/dom/ai/rpa_vision_v3/core/detection/ollama_client.py \
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/opt/rpa_vision_v3/core/detection/ollama_client.py
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sudo chown rpa:rpa /opt/rpa_vision_v3/core/detection/ollama_client.py
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echo " ✅ ollama_client.py déployé"
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echo ""
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# 3. Déployer ui_detector.py avec qwen2.5vl:7b
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echo "3️⃣ Déploiement ui_detector.py..."
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sudo cp /home/dom/ai/rpa_vision_v3/core/detection/ui_detector.py \
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/opt/rpa_vision_v3/core/detection/ui_detector.py
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sudo chown rpa:rpa /opt/rpa_vision_v3/core/detection/ui_detector.py
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echo " ✅ ui_detector.py déployé"
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echo ""
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# 4. Vérifier que qwen2.5vl:7b est disponible
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echo "4️⃣ Vérification du modèle qwen2.5vl:7b..."
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if curl -s http://localhost:11434/api/tags | grep -q "qwen2.5vl:7b"; then
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echo " ✅ qwen2.5vl:7b disponible"
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else
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echo " ⚠️ qwen2.5vl:7b non trouvé, téléchargement..."
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ollama pull qwen2.5vl:7b
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fi
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echo ""
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# 5. Redémarrer le worker
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echo "5️⃣ Redémarrage du worker..."
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sudo systemctl restart rpa-vision-v3-worker.service
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sleep 3
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echo ""
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# 6. Vérifier le statut
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echo "6️⃣ Vérification du statut..."
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if sudo systemctl is-active --quiet rpa-vision-v3-worker.service; then
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echo " ✅ Worker redémarré avec succès"
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else
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echo " ❌ Erreur: le worker n'est pas actif"
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sudo systemctl status rpa-vision-v3-worker.service --no-pager | tail -10
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exit 1
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fi
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echo ""
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# 7. Vérifier les logs de démarrage
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echo "7️⃣ Vérification de l'initialisation..."
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sleep 2
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sudo journalctl -u rpa-vision-v3-worker --since "10 seconds ago" --no-pager | grep -E "(qwen|VLM initialized)" | tail -3
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echo ""
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echo "=========================================="
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echo "✅ Déploiement terminé!"
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echo "=========================================="
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echo ""
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echo "📊 Pour tester:"
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echo " 1. Lancer une nouvelle session avec l'agent V0"
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echo " 2. Surveiller les logs pour vérifier:"
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echo " - Modèle chargé: qwen2.5vl:7b"
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echo " - Erreurs JSON: devrait être <5%"
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echo " - Vitesse: devrait être 2x plus rapide"
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echo ""
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echo "🔍 Commande de surveillance:"
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echo " journalctl -u rpa-vision-v3-worker -f | grep -E '(JSON parse error|Detected.*UI elements|qwen)'"
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echo ""
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