Guide pas à pas — AI Factory Pipeline & Orchestration

Les cinq phases ci-dessous sont un modèle pédagogique. Le catalogue Factory, GET /ai-market/products, inclut les produits COMPLETED et DEPLOYED_PRODUCTION et peut renvoyer une liste de capacités vide. Avant l’appel, confirmez la capacité exacte dans la recherche du Hub. Un état du pipeline ou une fiche produit ne suffit pas à établir que la capacité est invocable.

Public : développeurs qui construisent sur l'écosystème AIMarket.
Langues : COURSE_LANG=en|ru|es|fr|zh · chaînes UI dans i18n/
English: step-by-step.md · Русский: step-by-step.ru.md · Español: step-by-step.es.md · 中文: step-by-step.zh.md

Pourquoi ce cours

Research→design→build→test→ship — probe factory APIs and orchestrator stages.

Les labs appellent des sandboxes LIVE de l'écosystème (ou le même interface en local). Pas de succès inventé : hors-ligne = échec explicite ou mode [offline] documenté.

Installation (10 minutes)

git clone https://github.com/alexar76/aimarket-courses.git
cd aimarket-courses/ai-factory-course
pip install -e ".[dev]"
pytest -q
export COURSE_LANG=fr
python labs/lab01_pipeline_overview.py

Colab : ouvrez le site du cours → Open in Colab.

Modules

Module	Titre	Lab
M1	Pipeline overview	`lab01_pipeline_overview`
M2	Pipeline status API	`lab02_pipeline_status`
M3	Shipped products catalog	`lab03_products_catalog`
M4	Orchestrator stage flow	`lab04_orchestrator_stages`
M5	Capstone: factory probe	`lab05_factory_capstone`

Parcours recommandé

Lisez le concept dans la docstring du lab.
Exécutez le lab (COURSE_LANG=fr optionnel).
Complétez les stubs # YOUR CODE dans courselib/exercises.py.
python labs/run_exercises.py --certificate "Votre Nom".

Certificat

Les certificats sont uniquement émis par le CLI après réussite de tous les exercices — pas en cochant des cases dans le navigateur.

Suite

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