Remarques :

Ce tutoriel nécessite l'accès à Oracle Cloud. Pour vous inscrire à un compte gratuit, reportez-vous à Introduction à Oracle Cloud Infrastructure Free Tier.
Il utilise des exemples de valeur pour les informations d'identification, la location et les compartiments Oracle Cloud Infrastructure. Lorsque vous terminez votre atelier, remplacez ces valeurs par celles propres à votre environnement cloud.

Créez une application Web de reconnaissance optique de caractères Llama à l'aide d'OCI Generative AI

Introduction

Si vous êtes un développeur, un architecte cloud ou un passionné d'IA qui a aimé la reconnaissance optique de caractères (OCR) Llama, ce tutoriel est fait pour vous. Dans ce tutoriel, vous allez créer une application Web OCR Llama simple qui :

Utilise la vision d'Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Generative AI Grands modèles de langage (LLM) pour Meta.
Extrait du texte structuré à partir d'images (comme des reçus, des formulaires numérisés).
Fonctionne localement sur votre machine avec Streamlit.
Ne nécessite aucun codage front-end.

Objectifs

Nous allons créer une interface utilisateur Web qui vous permet de :

Téléchargez une image (réception, facture, capture d'écran) dans l'application.
Obtenir la sortie de démarque extraite de l'image à l'aide du LLM.
Consulter et copier le texte structuré.

Prérequis

Configurez l'interface de ligne de commande Oracle Cloud Infrastructure (interface de ligne de commande OCI) (~/.oci/config).

Accès à un service OCI Generative AI dans les régions.

Régions avec OCI Generative AI

Nom de région	géographique	Identificateur de la région	Clé de la région
Est du Brésil (São Paulo)	São Paulo	sa-saopaulo-1	GRU
Allemagne centrale (Francfort)	Francfort	eu-frankfurt-1 - FRA
Centre du Japon (Osaka)	Osaka	ap-osaka-1	KIX
Est des Emirats arabes unis (Dubaï)	Dubaï	me-dubai-1	DXB
Sud du Royaume-Uni (Londres)	London	uk-london-1	LHR
Midwest des Etats-Unis (Chicago)	Chicago	us-chicago-1	ORD

Déployez un modèle compatible avec la vision (comme meta.llama-3.2-90b-vision-instruct, llama 4).
Installez Python version 3.8 ou une version ultérieure et les packages Python requis.

Tâche 1 : télécharger le code Python et configurer le fichier de configuration

Téléchargez le code à partir d'ici : llama-ocr-oci.py
Assurez-vous que le profil de configuration correct est configuré dans le fichier ~/.oci/config avec un nom. Par exemple, OCI_PROFILE.

Tâche 2 : configuration d'un environnement virtuel

La création d'un environnement virtuel permet d'isoler les dépendances et garantit que votre application OCR Streamlit n'interfère pas avec d'autres projets Python sur votre système.

Windows : exécutez les commandes suivantes.
1. Ouvrez l'invite de commande (cmd) ou PowerShell et accédez au dossier de votre projet.
```
cd path\\to\\your\\project
```
2. Créez un environnement virtuel.
```
python -m venv venv
```
3. Activez l'environnement virtuel.
```
venv\\Scripts\\activate
```
4. Installez les dépendances.
```
pip install streamlit oci
```
macOS/Linux : exécutez la commande suivante.
1. Ouvrez Terminal et accédez au répertoire de votre projet.
```
cd ~/path/to/your/project
```
2. Créez un environnement virtuel.
```
python3 -m venv venv
```
3. Activez l'environnement virtuel.
```
source venv/bin/activate
```
4. Installez les dépendances.
```
pip install streamlit oci
```

Tâche 3 : lancement de l'application

Exécutez la commande suivante pour lancer l'application.

streamlit run ocr_vision_app.py

Vous devez voir le lancement de l'application dans votre navigateur.

application

Tâche 4 : télécharger une image et extraire le texte

Dans Sélectionner un profil de configuration OCI, sélectionnez votre profil de configuration dans le menu déroulant.
Dans Entrer l'OCID de compartiment, entrez l'OCID (identificateur Oracle Cloud) de compartiment dans lequel vous avez accès au service OCI Generative AI.
Dans Sélectionner un modèle Vision, sélectionnez un modèle.
Cliquez sur Charger et sélectionnez une image (réception, facture, capture d'écran).

L'application traite l'image et affiche le texte extrait.

Llama 4 de Meta désormais disponible dans OCI Generative AI

Accusés de réception

Auteurs - Mukund Murali (architecte cloud principal)

Ressources de formation supplémentaires

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Pour obtenir de la documentation sur le produit, consultez Oracle Help Center.

Informations relatives au titre et au copyright

Build Llama Optical Character Recognition Web Application using OCI Generative AI

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