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README_DOCKER.md

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+# 🐳 Déploiement Docker - Classificateur de Déchets IA
+
+Guide complet pour dockeriser et déployer l'interface de classification de déchets avec Docker.
+
+## 📋 Prérequis
+
+1. **Docker** : Installé sur votre machine
+2. **Docker Compose** : Pour la gestion des services
+3. **Modèles entraînés** : Assurez-vous que vos modèles v1 et v2 sont disponibles
+
+## 🚀 Démarrage rapide
+
+### 1. Construction et lancement automatique
+
+```bash
+# Construire l'image et démarrer le conteneur
+./run_docker.sh build && ./run_docker.sh start
+
+# Ou en une seule commande
+docker-compose up --build -d
+```
+
+### 2. Accès à l'interface
+
+Ouvrez votre navigateur à l'adresse : `http://localhost:8501`
+
+## 🔧 Commandes disponibles
+
+### Script de gestion
+
+```bash
+# Construire l'image Docker
+./run_docker.sh build
+
+# Démarrer le conteneur
+./run_docker.sh start
+
+# Arrêter le conteneur
+./run_docker.sh stop
+
+# Redémarrer le conteneur
+./run_docker.sh restart
+
+# Voir les logs en temps réel
+./run_docker.sh logs
+
+# Vérifier le statut
+./run_docker.sh status
+
+# Nettoyer les ressources Docker
+./run_docker.sh clean
+
+# Afficher l'aide
+./run_docker.sh help
+```
+
+### Commandes Docker Compose
+
+```bash
+# Démarrer en arrière-plan
+docker-compose up -d
+
+# Voir les logs
+docker-compose logs -f
+
+# Arrêter
+docker-compose down
+
+# Reconstruire et redémarrer
+docker-compose up --build -d
+
+# Voir le statut
+docker-compose ps
+```
+
+## 📁 Structure des fichiers
+
+```
+code/
+├── app.py                    # Interface Streamlit principale
+├── requirements.txt          # Dépendances Python
+├── Dockerfile               # Configuration Docker
+├── docker-compose.yml       # Configuration Docker Compose
+├── .dockerignore           # Fichiers à ignorer lors du build
+├── run_docker.sh           # Script de gestion Docker
+├── README_DOCKER.md        # Cette documentation
+└── models/                 # Dossier des modèles (créé automatiquement)
+    ├── waste_classifier_v1.h5
+    └── waste_classifier_v2.h5
+```
+
+## ⚙️ Configuration
+
+### Variables d'environnement
+
+Vous pouvez configurer l'application via des variables d'environnement :
+
+```bash
+# URLs des modèles
+export MODEL_V1_URL="https://votre-url.com/model_v1.h5"
+export MODEL_V2_URL="https://votre-url.com/model_v2.h5"
+
+# Port de l'application
+export STREAMLIT_SERVER_PORT=8501
+```
+
+### Fichier docker-compose.yml
+
+```yaml
+version: '3.8'
+
+services:
+  waste-classifier:
+    build: .
+    ports:
+      - "8501:8501"
+    volumes:
+      - model_cache:/app/models
+    environment:
+      - MODEL_V1_URL=https://votre-url.com/model_v1.h5
+      - MODEL_V2_URL=https://votre-url.com/model_v2.h5
+    restart: unless-stopped
+```
+
+## 🔄 Gestion des modèles
+
+### Option 1 : Modèles locaux
+
+1. Créez le dossier `models/`
+2. Copiez vos modèles :
+   ```bash
+   mkdir -p models
+   cp training_output/training/models/waste_classifier_best.h5 models/waste_classifier_v1.h5
+   cp training_output_v2/v2.0/training/v2.0/models/waste_classifier_v2.0_best.h5 models/waste_classifier_v2.h5
+   ```
+
+### Option 2 : Téléchargement automatique
+
+L'application télécharge automatiquement les modèles depuis les URLs configurées.
+
+### Option 3 : Volume Docker
+
+Les modèles sont persistés dans un volume Docker pour éviter les re-téléchargements.
+
+## 📊 Monitoring et logs
+
+### Voir les logs
+
+```bash
+# Logs en temps réel
+./run_docker.sh logs
+
+# Ou avec docker-compose
+docker-compose logs -f
+```
+
+### Vérifier la santé
+
+```bash
+# Statut du conteneur
+./run_docker.sh status
+
+# Health check
+docker inspect waste-classifier-app | grep -A 10 Health
+```
+
+### Métriques de performance
+
+```bash
+# Utilisation des ressources
+docker stats waste-classifier-app
+
+# Informations détaillées
+docker inspect waste-classifier-app
+```
+
+## 🐛 Dépannage
+
+### Problèmes courants
+
+1. **Port déjà utilisé**
+   ```bash
+   # Changer le port dans docker-compose.yml
+   ports:
+     - "8502:8501"  # Utiliser le port 8502
+   ```
+
+2. **Modèles non trouvés**
+   - Vérifiez que les modèles sont dans le dossier `models/`
+   - Vérifiez les URLs dans les variables d'environnement
+
+3. **Erreur de mémoire**
+   ```bash
+   # Augmenter la limite de mémoire
+   docker run --memory=4g waste-classifier
+   ```
+
+4. **Conteneur ne démarre pas**
+   ```bash
+   # Voir les logs d'erreur
+   docker-compose logs
+   
+   # Redémarrer proprement
+   ./run_docker.sh clean
+   ./run_docker.sh build
+   ./run_docker.sh start
+   ```
+
+### Nettoyage
+
+```bash
+# Nettoyer tout (conteneurs, images, volumes)
+./run_docker.sh clean
+
+# Nettoyer seulement les conteneurs arrêtés
+docker container prune -f
+
+# Nettoyer les images non utilisées
+docker image prune -f
+```
+
+## 🚀 Déploiement en production
+
+### 1. Build pour la production
+
+```bash
+# Build avec optimisations
+docker build -t waste-classifier:prod --target production .
+```
+
+### 2. Déploiement sur un serveur
+
+```bash
+# Copier les fichiers sur le serveur
+scp -r . user@server:/path/to/app/
+
+# Sur le serveur
+cd /path/to/app
+./run_docker.sh build
+./run_docker.sh start
+```
+
+### 3. Configuration Nginx (optionnel)
+
+```nginx
+server {
+    listen 80;
+    server_name votre-domaine.com;
+    
+    location / {
+        proxy_pass http://localhost:8501;
+        proxy_set_header Host $host;
+        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
+    }
+}
+```
+
+## 🔒 Sécurité
+
+### 1. Utilisateur non-root
+
+Le conteneur s'exécute avec un utilisateur non-root pour la sécurité.
+
+### 2. Variables d'environnement sensibles
+
+```bash
+# Utiliser un fichier .env
+echo "MODEL_V1_URL=https://votre-url-secure.com/model_v1.h5" > .env
+echo "MODEL_V2_URL=https://votre-url-secure.com/model_v2.h5" >> .env
+```
+
+### 3. Limitation des ressources
+
+```yaml
+# Dans docker-compose.yml
+services:
+  waste-classifier:
+    deploy:
+      resources:
+        limits:
+          memory: 2G
+          cpus: '1.0'
+```
+
+## 📈 Optimisations
+
+### 1. Image multi-stage
+
+```dockerfile
+# Stage 1: Build
+FROM python:3.11-slim as builder
+# ... installation des dépendances
+
+# Stage 2: Production
+FROM python:3.11-slim
+# ... copie des fichiers nécessaires
+```
+
+### 2. Cache des dépendances
+
+```dockerfile
+# Copier requirements.txt d'abord pour utiliser le cache Docker
+COPY requirements.txt .
+RUN pip install -r requirements.txt
+```
+
+### 3. Compression des modèles
+
+```python
+# Dans votre script d'entraînement
+model.save('model_compressed.h5', include_optimizer=False)
+```
+
+## 🌐 Intégration avec d'autres services
+
+### 1. Base de données
+
+```yaml
+# Ajouter dans docker-compose.yml
+services:
+  database:
+    image: postgres:13
+    environment:
+      POSTGRES_DB: waste_classifier
+    volumes:
+      - db_data:/var/lib/postgresql/data
+
+  waste-classifier:
+    depends_on:
+      - database
+    environment:
+      - DATABASE_URL=postgresql://user:pass@database:5432/waste_classifier
+```
+
+### 2. Redis pour le cache
+
+```yaml
+services:
+  redis:
+    image: redis:alpine
+    ports:
+      - "6379:6379"
+
+  waste-classifier:
+    depends_on:
+      - redis
+    environment:
+      - REDIS_URL=redis://redis:6379
+```
+
+## 📞 Support
+
+- **Logs** : `./run_docker.sh logs`
+- **Statut** : `./run_docker.sh status`
+- **Nettoyage** : `./run_docker.sh clean`
+
+---
+
+**Bon déploiement Docker ! 🐳**