🎯 Ce qui a été fait
1. Modèles intégrés dans l'image Docker ✅
Les 5 modèles Essentia (28 MB total) sont maintenant copiés directement dans l'image
Pas besoin de volume mount /backend/models:/app/models
Dockerfile modifié pour inclure COPY models/ ./models/
2. Volume models supprimé du docker-compose ✅
Le docker-compose.yml ne monte plus le dossier models/
Seul le dossier audio est monté (pour accès aux fichiers)
3. Dockerignore configuré ✅
Les modèles ne sont plus ignorés
Copiés dans l'image lors du build
4. Documentation complète ✅
DEPLOYMENT.md - Guide de déploiement complet
README.md - Mise à jour avec instructions autonomes
Script check-autonomous.sh - Vérification automatique
📦 Contenu de l'image
Modèles Essentia inclus (28 MB) :
/app/models/
├── discogs-effnet-bs64-1.pb (18 MB)
├── genre_discogs400-discogs-effnet-1.pb (2 MB)
├── genre_discogs400-discogs-effnet-1.json (15 KB)
├── mtg_jamendo_instrument-discogs-effnet-1.pb (2.6 MB)
└── mtg_jamendo_moodtheme-discogs-effnet-1.pb (2.7 MB)
🚀 Déploiement Autonome
Sur N'IMPORTE QUEL serveur avec Docker :
# 1. Cloner
git clone <repo>
cd Audio-Classifier
# 2. Configurer (optionnel)
echo "AUDIO_LIBRARY_PATH=/path/to/music" > .env
# 3. Démarrer
docker-compose up -d
Aucune action manuelle requise :
✅ Pas de téléchargement de modèles
✅ Pas de configuration complexe
✅ Pas de dépendances externes
✅ Tout est dans l'image Docker
✨ Avantages
Portabilité : L'image contient tout ce qu'il faut
Rapidité : Pas d'attente pour télécharger 28 MB au démarrage
Fiabilité : Pas de risque de modèles manquants ou corrompus
Offline : Fonctionne sans connexion internet (après pull de l'image)
Reproductibilité : Même version des modèles partout
🔍 Vérification
# Vérifier que tout est autonome
bash check-autonomous.sh
# Vérifier les modèles dans le container
docker-compose exec backend ls -lh /app/models
# → Doit afficher 28 MB de modèles
📊 Taille de l'image
Image backend : ~1.2 GB (avec modèles)
Image frontend : ~500 MB
Total : ~1.7 GB
C'est normal pour une image Python + TensorFlow + Essentia + modèles. Le système est maintenant 100% autonome et prêt pour un déploiement sans intervention !
