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tutor ai llm toolkit

Code Source AI

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Tutor-ai - boîte à outils basée sur NLP pour chaque enseignant

Bienvenue à Tutor-AI, une plate-forme SaaS prête pour la production conçue pour aider les enseignants à gérer efficacement les quiz de classe et à noter les soumissions d'étudiants en utilisant la technologie AVAND OCR. Cette application basée sur Django exploite des modèles d'invite pour les quiz et intègre Google Vision pour automatiser l'évaluation des soumissions manuscrites. Hébergé sur Google Cloud, Tutor-AI est conçu pour évoluer et offrir une expérience transparente aux éducateurs.

Table des matières

Caractéristiques
Pile technologique
Installation
- Condition préalable
- Cloner le référentiel
- Configurer l'environnement
- Migrer la base de données
- Exécutez le serveur de développement
- Accéder à la demande
Usage
Contributif
Licence
Contact

Caractéristiques

Modèle invite pour les quiz: Créez, personnalisez et gérez les quizz sans effort avec notre système de modèles intuitifs pour des modèles.
Grading OCR avec Google Vision: utilisez les capacités OCR de Google Vision pour noter automatiquement les soumissions manuscrites, gagner du temps et assurer la précision.
Sécurisé et évolutif: hébergé sur Google Cloud pour fournir une plate-forme robuste, évolutive et sécurisée pour vos besoins en classe.
Gestion de la soumission des étudiants: suivi et gérer facilement les soumissions de quiz des étudiants, avec stockage et récupération organisés.
Interface conviviale: conçue en mettant l'accent sur la simplicité et la convivialité, ce qui permet aux enseignants de naviguer facilement et d'utiliser efficacement toutes les fonctionnalités.

Pile technologique

Backend: django
Frontend: html, css, javascript, bootstrap
OCR: API Google Vision
Hébergement: Google Cloud
Base de données: SQLite (pour le développement), Google Cloud SQL (pour la production)

Installation

Condition préalable

Python> = 3,8
PIP (installateur de package Python)
Compte de cloud Google
Clé API Google Vision

Cloner le référentiel

git clone https://github.com/hadithedetonator/tutor-ai-llm-toolkit.git
cd tutor-ai-llm-toolkit

Configurer l'environnement

Créer un environnement virtuel:

python -m venv venv
source venv/bin/activate   # On Windows use `venvScriptsactivate`

Installez les dépendances:
```
pip install -r requirements.txt
```

Migrer la base de données

 python manage.py migrate app
python manage.py migrate accounts
python manage.py migrate

Exécutez le serveur de développement

python manage.py runserver

Accéder à la demande

Ouvrez votre navigateur et accédez à http: // localhost: 8000.

Usage

S'inscrire / connecter: les enseignants peuvent s'inscrire ou se connecter à leurs comptes.
Créez des quiz, des affectations, des examens: utilisez le système de modèles d'invite pour créer et gérer des quiz, des examens et même un examen à moyen terme / final.
Soumissions des étudiants: les étudiants peuvent soumettre leurs réponses manuscrites.
Grading automatique: Google Vision OCR traite et note les soumissions.
Examiner et remarquer: les enseignants peuvent examiner le rapport de soumissions classées et fournir des notes finales.

Contributif

Les contributions sont les bienvenues! Suivez ces étapes pour contribuer:

Fourk le projet
Créez votre branche de fonctionnalité ( git checkout -b feature/AmazingFeature )
Commissez vos modifications ( git commit -m 'Add some AmazingFeature' )
Push to the Branch ( git push origin feature/AmazingFeature )
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Pour toute question ou discussion, vous pouvez me contacter à [email protected].