DEPLOYMENT_GUIDE.md

# 📦 Guide de Déploiement sur Hugging Face Spaces

## 🚀 Étapes de déploiement

### 1. Créer un compte Hugging Face
- Allez sur https://huggingface.co
- Créez un compte si vous n'en avez pas

### 2. Créer un nouveau Space
- Cliquez sur votre profil → "New Space"
- Donnez un nom à votre Space (ex: "courtside-cv-tennis")
- Choisissez **Gradio** comme SDK
- Choisissez la visibilité (Public ou Private)
- Cliquez sur "Create Space"

### 3. Uploader les fichiers
Vous avez deux options :

#### Option A : Via l'interface web
1. Dans votre Space, cliquez sur "Files" → "Add file" → "Upload files"
2. Uploadez les fichiers suivants :
   - `app.py`
   - `requirements.txt`
   - `README.md`
   - `.gitignore`

#### Option B : Via Git (recommandé)
```bash
# Cloner votre Space
git clone https://huggingface.co/spaces/VOTRE_USERNAME/VOTRE_SPACE_NAME
cd VOTRE_SPACE_NAME

# Copier vos fichiers
cp /chemin/vers/app.py .
cp /chemin/vers/requirements.txt .
cp /chemin/vers/README.md .

# Commit et push
git add .
git commit -m "Initial commit: CourtSide-CV Tennis Analysis"
git push
```

### 4. Configuration du Space

Le Space va automatiquement :
1. Installer les dépendances depuis `requirements.txt`
2. Lancer `app.py`
3. Démarrer l'interface Gradio

⏱️ Le premier déploiement peut prendre 5-10 minutes.

### 5. Ajouter votre modèle custom (optionnel)

Si vous avez un modèle YOLO custom pour les balles de tennis :

1. Uploadez votre fichier `best.pt` dans l'onglet "Files"
2. Modifiez dans `app.py` ligne 328 :
```python
ball_model_path = 'best.pt'  # Au lieu de 'yolov8m.pt'
```

### 6. Configuration avancée (optionnel)

Pour des performances optimales, vous pouvez configurer :

#### Augmenter les ressources
- Dans les paramètres du Space, passez à un hardware plus puissant (GPU si disponible)

#### Ajouter des secrets
Si vous avez des clés API ou tokens :
- Allez dans "Settings" → "Repository secrets"
- Ajoutez vos secrets

## 🔧 Personnalisation

### Modifier les paramètres par défaut
Dans `app.py`, vous pouvez ajuster :

```python
# Ligne 41-44 : Seuils de détection
self.conf_thresh = 0.05  # Confiance minimale
self.smooth_window = 5   # Fenêtre de lissage
self.max_interpolate_gap = 30  # Gap max pour interpolation
```

### Changer l'apparence
Modifiez le thème Gradio ligne 325 :
```python
theme=gr.themes.Soft()  # Essayez aussi: Base(), Default(), Glass()
```

## 🐛 Dépannage

### Le Space ne démarre pas
1. Vérifiez les logs dans l'onglet "Logs"
2. Assurez-vous que tous les packages dans `requirements.txt` sont compatibles
3. Vérifiez qu'il n'y a pas d'erreurs de syntaxe dans `app.py`

### Out of memory
1. Réduisez `max_duration` par défaut (ligne 317)
2. Réduisez `imgsz` dans les détections YOLO (lignes 54, 131, 223)
3. Demandez un hardware plus puissant dans les settings

### Détection de balle faible
1. Ajustez `conf_thresh` (ligne 41)
2. Utilisez un modèle YOLO custom entraîné sur des balles de tennis
3. Assurez-vous que vos vidéos sont de bonne qualité

## 📊 Limitations

- **Durée** : Pour éviter les timeouts, limitez les vidéos à 60 secondes
- **Résolution** : Les vidéos très haute résolution (4K) peuvent être lentes
- **Gratuit** : Les Spaces gratuits ont des limitations de CPU/RAM

## 🎯 Prochaines étapes

1. **Modèle custom** : Entraînez un modèle YOLO spécifiquement sur des balles de tennis
2. **Statistiques avancées** : Ajoutez le comptage de coups, vitesse de balle, etc.
3. **Multi-caméras** : Supportez plusieurs angles de vue
4. **Export des données** : Exportez les trajectoires en JSON/CSV

## 📞 Support

Si vous avez des questions :
- 💬 Créez une Discussion sur votre Space Hugging Face
- 🐛 Ouvrez une Issue sur GitHub
- 📧 Contactez-moi directement

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Bon déploiement ! 🚀