Benoit
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🎯 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 !
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1.4 KiB
Docker
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Docker
# Use amd64 platform for better Essentia compatibility, works with emulation on ARM
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FROM --platform=linux/amd64 python:3.9-slim
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# Install system dependencies
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RUN apt-get update && apt-get install -y \
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ffmpeg \
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libsndfile1 \
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libsndfile1-dev \
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gcc \
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g++ \
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gfortran \
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libopenblas-dev \
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liblapack-dev \
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pkg-config \
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curl \
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build-essential \
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libyaml-dev \
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libfftw3-dev \
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libavcodec-dev \
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libavformat-dev \
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libavutil-dev \
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libswresample-dev \
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libsamplerate0-dev \
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libtag1-dev \
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libchromaprint-dev \
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&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
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# Set working directory
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WORKDIR /app
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# Upgrade pip, setuptools, wheel
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RUN pip install --no-cache-dir --upgrade pip setuptools wheel
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# Copy requirements
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COPY requirements.txt .
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# Install Python dependencies in stages for better caching
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# Using versions compatible with Python 3.9
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RUN pip install --no-cache-dir numpy==1.24.3
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RUN pip install --no-cache-dir scipy==1.11.4
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# Install Essentia-TensorFlow - Python 3.9 AMD64 support
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RUN pip install --no-cache-dir essentia-tensorflow
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RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
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# Copy application code
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COPY src/ ./src/
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COPY alembic.ini .
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# Copy Essentia models into image
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COPY models/ ./models/
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RUN ls -lh /app/models
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# Expose port
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EXPOSE 8000
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# Run migrations and start server
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CMD alembic upgrade head && \
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uvicorn src.api.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000
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