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# Déploiement Audio Classifier
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## 🚀 Déploiement Autonome
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Le système est **100% autonome** - aucune action manuelle requise ! Les modèles Essentia sont intégrés dans l'image Docker.
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### Prérequis
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- Docker + Docker Compose
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- 2 GB RAM minimum
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- Port 3000 (frontend) et 8001 (backend) disponibles
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### Démarrage Rapide
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1. **Cloner le projet** :
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```bash
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git clone https://git.benoitsz.com/benoit/Audio-Classifier.git
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cd Audio-Classifier
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```
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2. **Configurer le chemin audio** (optionnel) :
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```bash
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# Créer un fichier .env
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echo "AUDIO_LIBRARY_PATH=/chemin/vers/votre/musique" > .env
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```
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3. **Démarrer** :
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```bash
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docker-compose up -d
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```
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4. **Accéder à l'interface** :
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- Frontend : http://localhost:3000
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- API : http://localhost:8001
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- Docs API : http://localhost:8001/docs
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C'est tout ! 🎉
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**Note** : Les images Docker sont automatiquement téléchargées depuis git.benoitsz.com. Aucun build nécessaire !
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### Premier Scan
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1. Ouvrir http://localhost:3000
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2. Cliquer sur le bouton **"Rescan"** dans le header
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3. Attendre que le scan se termine (progression affichée)
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4. Profiter !
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## 📦 Ce qui est inclus dans l'image
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✅ **Modèles Essentia** (28 MB) :
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- `discogs-effnet-bs64-1.pb` (18 MB) - Embedding model
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- `genre_discogs400-discogs-effnet-1.pb` (2 MB) - Genre classifier
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- `mtg_jamendo_moodtheme-discogs-effnet-1.pb` (2.7 MB) - Mood classifier
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- `mtg_jamendo_instrument-discogs-effnet-1.pb` (2.6 MB) - Instrument classifier
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✅ **Dépendances Python** :
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- FastAPI, Uvicorn
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- Essentia-TensorFlow
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- Librosa, SQLAlchemy
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- FFmpeg (pour transcodage)
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✅ **Base de données** :
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- PostgreSQL avec pgvector
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- Migrations Alembic auto-appliquées
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## ⚙️ Configuration
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### Variables d'environnement (.env)
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```bash
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# Audio Library
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AUDIO_LIBRARY_PATH=/chemin/vers/musique # Défaut: ./audio_samples
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# Database
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POSTGRES_USER=audio_user
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POSTGRES_PASSWORD=audio_password
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POSTGRES_DB=audio_classifier
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# CORS (pour déploiement distant)
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CORS_ORIGINS=http://localhost:3000,http://votre-domaine.com
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```
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### Ports
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Par défaut :
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- Frontend : `3000`
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- Backend API : `8001`
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- PostgreSQL : `5433` (mapping host)
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Pour changer :
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```yaml
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# Dans docker-compose.yml
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services:
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backend:
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ports:
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- "VOTRE_PORT:8000"
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```
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## 🔄 Mise à jour
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```bash
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# Arrêter les containers
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docker-compose down
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# Pull les dernières modifications
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git pull
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# Rebuild et redémarrer
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docker-compose up -d --build
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```
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## 📊 Monitoring
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### Logs en temps réel
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```bash
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# Tous les services
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docker-compose logs -f
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# Backend uniquement
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docker-compose logs -f backend
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# Frontend uniquement
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docker-compose logs -f frontend
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```
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### Statut des containers
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```bash
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docker-compose ps
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```
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### Santé de l'API
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```bash
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curl http://localhost:8001/health
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```
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## 🗄️ Gestion de la base de données
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### Backup
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```bash
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docker-compose exec postgres pg_dump -U audio_user audio_classifier > backup.sql
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```
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### Restore
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```bash
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docker-compose exec -T postgres psql -U audio_user audio_classifier < backup.sql
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```
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### Reset complet
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```bash
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docker-compose down -v # ATTENTION : supprime toutes les données !
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docker-compose up -d
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```
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## 🎵 Scan de bibliothèque
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### Via l'interface web
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Cliquez sur **"Rescan"** dans le header.
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### Via l'API
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```bash
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curl -X POST http://localhost:8001/api/library/scan
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```
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### Via CLI (dans le container)
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```bash
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docker-compose exec backend python -m src.cli.scanner /audio
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```
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### Statut du scan
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```bash
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curl http://localhost:8001/api/library/scan/status
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```
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## 📁 Structure des fichiers générés
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Lors du scan, deux dossiers sont créés automatiquement :
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```
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/votre/musique/
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├── fichier1.mp3
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├── fichier2.flac
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├── transcoded/ # MP3 128kbps pour streaming
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│ ├── fichier1.mp3
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│ └── fichier2.mp3
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└── waveforms/ # JSON pré-calculés
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├── fichier1.waveform.json
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└── fichier2.waveform.json
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```
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## 🚢 Déploiement Production
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### Sur un serveur distant
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1. **Installer Docker** sur le serveur
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2. **Cloner et configurer** :
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```bash
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git clone <votre-repo>
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cd Audio-Classifier
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```
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3. **Configurer .env** :
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```bash
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# Chemin vers musique
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AUDIO_LIBRARY_PATH=/mnt/musique
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# Domaine public
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CORS_ORIGINS=http://votre-domaine.com,https://votre-domaine.com
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# Credentials BDD (sécurisés !)
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POSTGRES_PASSWORD=motdepasse_fort_aleatoire
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```
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4. **Démarrer** :
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```bash
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docker-compose up -d
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```
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5. **Configurer reverse proxy** (Nginx/Caddy) :
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|
```nginx
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# Exemple Nginx
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server {
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server_name votre-domaine.com;
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location / {
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proxy_pass http://localhost:3000;
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}
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location /api/ {
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proxy_pass http://localhost:8001/api/;
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|
}
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|
}
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```
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### Avec Docker Hub
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1. **Tag et push** :
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```bash
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docker tag audio-classifier-backend:latest votrecompte/audio-classifier-backend:latest
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docker push votrecompte/audio-classifier-backend:latest
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```
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2. **Sur le serveur** :
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```yaml
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# docker-compose.yml
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services:
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backend:
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image: votrecompte/audio-classifier-backend:latest
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|
# ... reste de la config
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```
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## 🔒 Sécurité
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### Recommandations
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✅ Changer les mots de passe par défaut
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✅ Utiliser HTTPS en production (Let's Encrypt)
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✅ Restreindre CORS_ORIGINS aux domaines autorisés
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✅ Ne pas exposer PostgreSQL publiquement
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✅ Backups réguliers de la BDD
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### Firewall
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```bash
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# Autoriser uniquement ports nécessaires
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ufw allow 80/tcp # HTTP
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ufw allow 443/tcp # HTTPS
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ufw allow 22/tcp # SSH
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|
ufw enable
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```
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## ❓ Troubleshooting
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### Les modèles ne se chargent pas
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```bash
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# Vérifier que les modèles sont dans l'image
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docker-compose exec backend ls -lh /app/models
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# Devrait afficher 28 MB de modèles
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```
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|
### Le scan ne démarre pas
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|
```bash
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|
# Vérifier les permissions du dossier audio
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docker-compose exec backend ls -la /audio
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# Devrait être accessible en écriture
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```
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### Erreur de mémoire
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```bash
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# Augmenter la mémoire Docker
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# Docker Desktop > Settings > Resources > Memory : 4 GB minimum
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```
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### Port déjà utilisé
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```bash
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# Changer le port dans docker-compose.yml
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services:
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backend:
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ports:
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- "8002:8000" # Au lieu de 8001
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```
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## 📚 Ressources
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- [Documentation Essentia](https://essentia.upf.edu/)
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- [FastAPI Docs](https://fastapi.tiangolo.com/)
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- [Next.js Docs](https://nextjs.org/docs)
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- [Docker Compose](https://docs.docker.com/compose/)
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## 💡 Conseil
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Pour un déploiement **vraiment** autonome sur un nouveau serveur :
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```bash
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# Tout en une commande !
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git clone <repo> && \
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cd Audio-Classifier && \
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echo "AUDIO_LIBRARY_PATH=/mnt/musique" > .env && \
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docker-compose up -d
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# Attendre 30 secondes puis ouvrir http://serveur:3000
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# Cliquer sur "Rescan" et c'est parti ! 🚀
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```
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