Bonjour @@Saleha Bht,
Je suis ravi que vous ayez pu résoudre votre problème et merci d'avoir partagé votre solution afin que d'autres personnes rencontrant le même souci puissent s’y référer facilement ! Comme la communauté Microsoft Q&A applique la règle suivante : "L’auteur de la question ne peut pas accepter sa propre réponse. Il ne peut accepter que les réponses d’autres personnes", je republie votre solution au cas où vous souhaiteriez accepter la réponse.
Solution :
Tout d'abord, un grand merci à tous pour votre aide et votre patience ! J’apprécie énormément la collaboration avec cette communauté.
Le problème que j’ai rencontré était dû à l’utilisation d’un ancien modèle obsolète sur Azure, ce qui entraînait une erreur lors de l'envoi de l'historique de conversation.
J’ai résolu ce problème en mettant à jour le modèle dans ma requête API et en m’assurant d’avoir le bon format pour les messages. Voici la solution fonctionnelle :
from mistralai.client import MistralClient
from mistralai.models.chat_completion import ChatMessage
import os
# Initialisation du client Mistral
mistral = MistralClient(
endpoint=os.getenv('MISTRAL_ENDPOINT'),
api_key=os.getenv('MISTRAL_API_KEY')
)
# Définition de l'historique de conversation
messages = [
ChatMessage(role="user", content="Salut, quelle est la capitale de la France ?"),
ChatMessage(role="assistant", content="Bonjour, la capitale de la France est Paris."),
ChatMessage(role="user", content="Et celle de l'Afghanistan ?")
]
# Envoi de la requête
chat_response = mistral.complete(
model="Mistral-Large-2411", # Nom du modèle mis à jour
messages=messages,
temperature=0.5
)
# Affichage de la réponse
print(chat_response.choices[0].message.content)
Référez-vous à la documentation pour Mistral-Small et Mistral-Large sur Azure.
Référez-vous à la documentation pour utiliser Mistral dans Azure AI et Azure ML.
Résumé de la correction :
- Mise à jour du nom du modèle utilisé dans la requête API vers une version prise en charge (
Mistral-Large-2411
). - Correction du format des messages en utilisant la classe
ChatMessage
. - Validation de la structure de l'API pour assurer la conformité avec les exigences d’Azure Mistral.
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