J’ai découvert via les Reels Instagram que NVIDIA propose des modèles API sur https://build.nvidia.com/models.
Au moment d’aujourd’hui, le filtre Free Endpoint répertorie 78 endpoints gratuits.
Il faut vérifier la portée réelle de l’offre gratuite, les limites d’appels et les conditions d’utilisation propres à chaque modèle.
Nous examinerons comment intégrer cela dans le flux de traitement de la documentation et des données Godot.
Étant donné la quantité croissante de documentation, nous prévoyons de mettre en place un système de traduction automatique.
Il faut d’abord concevoir un flux permettant de traduire la documentation officielle, les rétrospectives et les spécifications techniques.
Ce flux de traduction automatique est déjà testé dans un dépôt privé.
Le pipeline de traduction utilisant l’API des modèles gratuits de NVIDIA fonctionne partiellement grâce aux secrets du workflow GitHub.
Une fois complètement stabilisé, il sera déployé ; la traduction et la synchronisation restent toutefois assez longues.
Avec le convertisseur Markdown → JSONL, la quantité de JSONL collectés à partir de la documentation officielle est passée de 737 à 850.
Le Qwen Validation Debugger créé le 30 juin a validé les 10 premières entrées sur les 50 items de test.
Pour le premier item, le système a jugé comme « oui » un autre candidat d’explication de code dans docs_chunks, le prenant comme preuve.
Pour les items 3, 4 et 7, des justifications de migration de Godot 3 apparaissent également comme « oui » dans du code déjà migré vers Godot 4.
Pour l’item 8, un candidat docs_chunks sur un sujet similaire est accepté comme « oui » même s’il ne correspond pas au comportement réel du code.
Au lieu de bloquer certaines chaînes de caractères, nous orientons les améliorations vers un prompt de validation qui évalue plus précisément la relation entre le code actuel et les candidats JSONL.