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Persister les features sur disque /tmp pour partage entre workers Gradio
functionNormally27c7e24 -
Restructurer l'app : backbone préentraîné + ML classique + FC head + CNN de zéro
functionNormally- Ajout backbone_utils.py : chargement du backbone ResNet18 depuis HF, extraction de features 512-dim avec cache mémoire - Ajout classical_ml_utils.py : SVM / LogReg / k-NN / RF / LDA sur les features extraites (pipeline sklearn avec StandardScaler + joblib) - Refactorisation train_utils.py : train_fc_head (tête FC seule, ~200Ko sauvegardés) et train_cnn (SimpleCNN de zéro) ; evaluate_saved_model unifié pour tous les types - Mise à jour model.py : BackboneWithFC (backbone gelé + tête FC) + SimpleCNN conservé - Mise à jour predict_utils.py : dispatch automatique selon model_type - Mise à jour app.py : 4 onglets (dataset / ML classique / neuronaux / test-prédiction) - Ajout config.py : HF_BACKBONE_REPO, CLASSICAL_MODEL_TYPES - Ajout .gitignore : exclut data/, backbone/, saved_models/, __pycache__/ - Ajout finetune_backbone.py : script local pour entraîner le backbone sur les donnéescdc317a