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StatCan · Nov 1, 2023 · 7bd7c8d · 7bd7c8d
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@@ -5,21 +5,21 @@
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    "metadata": {},
    "source": [
-    "# Serving an Iris Classifier with Seldon\n",
+    "# Servir un classificateur d'iris avec Seldon\n",
     "\n",
-    "## Goal of Notebook\n",
+    "## Objectif du bloc-notes\n",
     "\n",
-    "The goal of this notebook is to wrap a `scikit-learn` Python model for use as a prediction microservice with Seldon Core."
+    "L'objectif de ce bloc-notes est d'encapsuler un modèle Python \"scikit-learn\" à utiliser comme microservice de prédiction avec Seldon Core."
    ]
   },
   {
    "attachments": {},
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "## Setup Python\n",
+    "## Configurer Python\n",
     "\n",
-    "Write requirements.txt and configure our Python virtual environment."
+    "Écrivez requirements.txt et configurez notre environnement virtuel Python."
    ]
   },
   {
@@ -107,7 +107,7 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "Seldon only runs in the AAW dev environment; modify `pip.conf` to retrieve packages from the internet."
+    "Seldon ne fonctionne que dans l'environnement de développement ETAA; modifiez `pip.conf` pour récupérer les packages sur internet."
    ]
   },
   {
@@ -154,7 +154,7 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "We can add the kernel to the JupyterLab launcher for easy reusing."
+    "Nous pouvons ajouter le noyau au lanceur JupyterLab pour une réutilisation facile."
    ]
   },
   {
@@ -180,9 +180,9 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "## Deploy Model\n",
+    "## Déployer le modèle\n",
     "\n",
-    "Write a SeldonDeployment YAML file for the containerized model."
+    "Écrivez un fichier YAML SeldonDeployment pour le modèle conteneurisé."
    ]
   },
   {
@@ -228,10 +228,11 @@
    ]
   },
   {
+   "attachments": {},
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "Deploy the SeldonDeployment."
+    "Déployez SeldonDeployment."
    ]
   },
   {
@@ -277,7 +278,7 @@
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    "metadata": {},
    "source": [
-    "Is the service available?"
+    "Le service est-il disponible ?"
    ]
   },
   {
@@ -310,9 +311,9 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "## Test Model\n",
+    "## Modèle de test\n",
     "\n",
-    "With the virtual environment setup and activated, import the necessary Python libraries."
+    "Avec l'environnement virtuel configuré et activé, importez les bibliothèques Python nécessaires."
    ]
   },
   {
@@ -339,7 +340,7 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "The Iris Classifier takes a set of four measurements, in this case `[5.964, 1.006, 2.081, 1.031]`, and it returns a set of probabilities, one for each of three types of iris flowers. [You can read more about iris data here.](https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/iris) Let's send some data to the model. "
+    "Le classificateur d'iris prend un ensemble de quatre mesures, dans ce cas `[5.964, 1.006, 2.081, 1.031]`, et il renvoie un ensemble de probabilités, une pour chacun des trois types de fleurs d'iris. [Vous pouvez en savoir plus sur les données d'iris ici.](https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/iris) Envoyons quelques données au modèle."
    ]
   },
   {
@@ -367,9 +368,9 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "## Results\n",
+    "## Résultats\n",
     "\n",
-    "These are the results in raw JSON."
+    "Ce sont les résultats en JSON brut."
    ]
   },
   {
@@ -396,7 +397,7 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "This plotting function reveals a bar chart with the classifier's inference."
+    "Cette fonction de traçage révèle un graphique à barres avec l'inférence du classificateur."
    ]
   },
   {
@@ -415,11 +416,11 @@
    "outputs": [],
    "source": [
     "def display_iris_classifier_results(res):\n",
-    "    \"\"\"Takes the classification results from the iris classifier and plots them in a bar chart for easy viewing of class probabilities.\n",
+    "    \"\"\" Prend les résultats de classification du classificateur d'iris et les trace dans un graphique à barres pour une visualisation facile des probabilités de classe.\n",
     "\n",
-    "    Args:\n",
-    "        res (string): results from iris model served by Seldon.\n",
-    "    \"\"\"\n",
+    "     Arguments :\n",
+    "         res (string) : résultats du modèle d'iris servi par Seldon.\n",
+    "     \"\"\"\n",
     "    results = res[-1]\n",
     "    results = json.loads(results)\n",
     "    names = results[\"data\"][\"names\"]\n",
@@ -446,9 +447,9 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "## Clean Up\n",
+    "## Nettoyer\n",
     "\n",
-    "Clean up by removing the deployment."
+    "Nettoyez en supprimant le déploiement."
    ]
   },
   {