Bien sûr ! Voici un simulateur Python pour expérimenter avec les variables clés du domaine de l’Edge AI, avec un ton sympa et accessible. Ce simulateur va vous permettre de jouer avec des paramètres tels que le délai de traitement, la consommation d’énergie, et la précision des modèles d’apprentissage automatique.
« `python
import random
class EdgeAIModel:
def __init__(self, name, processing_delay, energy_consumption, accuracy):
self.name = name
self.processing_delay = processing_delay # en millisecondes
self.energy_consumption = energy_consumption # en joules
self.accuracy = accuracy # en pourcentage
def simulate(self):
print(f »\nSimulation de {self.name}:\n »)
print(f »Délai de traitement: {self.processing_delay} ms »)
print(f »Consommation d’énergie: {self.energy_consumption} joules »)
print(f »Précision: {self.accuracy}% »)
# Simuler une tâche de traitement
simulated_delay = self.processing_delay + random.uniform(-10, 10) # Ajouter une petite variation aléatoire
simulated_energy = self.energy_consumption + random.uniform(-0.5, 0.5) # Ajouter une petite variation aléatoire
print(f »Délai de traitement simulé: {simulated_delay:.2f} ms »)
print(f »Consommation d’énergie simulée: {simulated_energy:.2f} joules »)
# Simuler la précision en fonction de la variation
simulated_accuracy = self.accuracy + random.uniform(-2, 2)
print(f »Précision simulée: {simulated_accuracy:.2f}% »)
def main():
print(« Bienvenue dans le simulateur d’Edge AI ! »)
# Créer un modèle d’Edge AI
model_name = input(« Donnez un nom à votre modèle d’Edge AI : « )
processing_delay = float(input(« Entrez le délai de traitement (en millisecondes) : « ))
energy_consumption = float(input(« Entrez la consommation d’énergie (en joules) : « ))
accuracy = float(input(« Entrez la précision (en pourcentage) : « ))
# Créer une instance du modèle
model = EdgeAIModel(model_name, processing_delay, energy_consumption, accuracy)
# Simuler le modèle
model.simulate()
# Permettre de réajuster les paramètres
while True:
choice = input(« \nVoulez-vous ajuster les paramètres ? (oui/non) : « )
if choice.lower() == « oui »:
model.processing_delay = float(input(« Entrez le nouveau délai de traitement (en millisecondes) : « ))
model.energy_consumption = float(input(« Entrez la nouvelle consommation d’énergie (en joules) : « ))
model.accuracy = float(input(« Entrez la nouvelle précision (en pourcentage) : « ))
model.simulate()
else:
print(« Merci d’avoir utilisé le simulateur d’Edge AI ! »)
break
if __name__ == « __main__ »:
main()
« `
### Explication du Code
1. Classe `EdgeAIModel`:
– Cette classe représente un modèle d’Edge AI avec des attributs pour le nom, le délai de traitement, la consommation d’énergie, et la précision.
– La méthode `simulate` affiche les paramètres du modèle et simule une tâche de traitement avec une petite variation aléatoire.
2. Fonction `main`:
– Cette fonction initialise le simulateur, demande à l’utilisateur de saisir les paramètres du modèle, crée une instance de `EdgeAIModel`, et exécute la simulation.
– Elle permet également à l’utilisateur de réajuster les paramètres et de relancer la simulation autant de fois qu’il le souhaite.
### Utilisation
1. Lancer le Script:
– Exécutez le script Python pour démarrer le simulateur.
2. Saisir les Paramètres:
– Suivez les instructions à l’écran pour entrer les paramètres du modèle.
3. Simuler et Ajuster:
– Regardez les résultats de la simulation et ajustez les paramètres si nécessaire.
Ce simulateur est un excellent outil pour comprendre comment les différentes variables influencent les performances d’un modèle d’Edge AI, tout en restant amusant et interactif !