Update src/streamlit_app.py

src/streamlit_app.py

@@ -14,6 +14,10 @@ AWS_SECRET_ACCESS_KEY = os.getenv("AWS_SECRET_ACCESS_KEY")
 AWS_DEFAULT_REGION = os.getenv("AWS_DEFAULT_REGION", "eu-west-3")
 S3_BUCKET_NAME = os.getenv("S3_BUCKET_NAME")
 
+# --- CONFIG HUGGING FACE ---
+HF_API_TOKEN = os.getenv("HF_API_TOKEN")
+
+# --- CLIENT S3 ---
 s3 = None
 if AWS_ACCESS_KEY_ID and AWS_SECRET_ACCESS_KEY and S3_BUCKET_NAME:
     s3 = boto3.client(
@@ -27,15 +31,23 @@ if AWS_ACCESS_KEY_ID and AWS_SECRET_ACCESS_KEY and S3_BUCKET_NAME:
 @st.cache_data(ttl=600)
 def load_csv_from_s3(s3_client, bucket_name, key):
     local_path = f"/tmp/{key.split('/')[-1]}"
-    s3_client.download_file(bucket_name, key, local_path)
-    return pd.read_csv(local_path)
+    try:
+        s3_client.download_file(bucket_name, key, local_path)
+        return pd.read_csv(local_path)
+    except Exception as e:
+        st.error(f"Erreur lors du téléchargement depuis S3 : {e}")
+        return pd.DataFrame()
 
 # --- CACHE POUR LES IMAGES ---
 @st.cache_resource(ttl=3600)
 def load_image_from_s3(s3_client, bucket_name, key):
     local_path = f"/tmp/{key.split('/')[-1]}"
-    s3_client.download_file(bucket_name, key, local_path)
-    return local_path
+    try:
+        s3_client.download_file(bucket_name, key, local_path)
+        return local_path
+    except Exception as e:
+        st.warning(f"Impossible de charger l'image depuis S3 : {e}")
+        return None
 
 # --- CONFIG PAGE ---
 st.set_page_config(page_title="Dashboard Fraude", page_icon="🚨", layout="wide")
@@ -50,80 +62,52 @@ if selected_page == "Accueil":
     st.markdown("Bienvenue sur le dashboard de suivi du projet de détection automatisée des fraudes bancaires.")
     st.markdown("### Architecture du projet")
     
-    # Affichage image architecture
-    architecture_img = None
-    if s3:
-        try:
-            architecture_img = load_image_from_s3(s3, S3_BUCKET_NAME, "images/architecture.png")
-        except:
-            st.warning("Impossible de charger l'image depuis S3")
-    
+    architecture_img = load_image_from_s3(s3, S3_BUCKET_NAME, "images/architecture.png") if s3 else None
     if architecture_img:
         st.image(architecture_img, use_container_width=False)
     else:
         st.info("Placez `architecture.png` en local ou sur S3 pour affichage.")
 
-    st.markdown("---")
-    st.markdown("""
-    **Principes clés de l'architecture :**
-    - Entraînement initial du modèle sur dataset de base
-    - Stockage des modèles avec MLflow et S3
-    - Déploiement via FastAPI
-    - Orchestration avec Airflow
-    - Notifications email quotidiennes
-    """)
-
 # --- PAGE 2 : DATASET PRINCIPAL ---
 elif selected_page == "Dataset principal":
     st.header("Exploration du dataset principal")
     
-    try:
+    if s3:
         df = load_csv_from_s3(s3, S3_BUCKET_NAME, "data/fraudTest.csv")
-        st.subheader("Aperçu des données")
-        st.dataframe(df.head(5))
-
-        # Répartition des paiements frauduleux
-        fraud_counts = df["is_fraud"].value_counts()
-        fraud_percent = df["is_fraud"].value_counts(normalize=True) * 100
-        df_plot = pd.DataFrame({
-            "Fraude": fraud_counts.index.astype(str),
-            "Nombre": fraud_counts.values,
-            "Pourcentage": fraud_percent.values
-        })
-        color_map = {'0': 'royalblue', '1': 'crimson'}
-        fig = px.pie(df_plot, names='Fraude', values='Nombre', color='Fraude', color_discrete_map=color_map)
-        fig.update_traces(textinfo='label+percent+value', pull=[0.05]*len(df_plot))
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        st.markdown(f"👉 Taux de fraude : **{df['is_fraud'].mean()*100:.2f}%**")
-
-        # Image des features principales
-        features_img = None
-        if s3:
-            try:
-                features_img = load_image_from_s3(s3, S3_BUCKET_NAME, "images/features.png")
-            except:
-                st.warning("Impossible de charger l'image features depuis S3")
-        if features_img:
-            st.image(features_img, use_container_width=False)
-    except Exception as e:
-        st.error(f"Erreur lors du chargement du dataset : {e}")
+        if not df.empty:
+            st.subheader("Aperçu des données")
+            st.dataframe(df.head(5))
+
+            # Répartition des paiements frauduleux
+            fraud_counts = df["is_fraud"].value_counts()
+            fraud_percent = df["is_fraud"].value_counts(normalize=True) * 100
+            df_plot = pd.DataFrame({
+                "Fraude": fraud_counts.index.astype(str),
+                "Nombre": fraud_counts.values,
+                "Pourcentage": fraud_percent.values
+            })
+            color_map = {'0': 'royalblue', '1': 'crimson'}
+            fig = px.pie(df_plot, names='Fraude', values='Nombre', color='Fraude', color_discrete_map=color_map)
+            fig.update_traces(textinfo='label+percent+value', pull=[0.05]*len(df_plot))
+            st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
+            st.markdown(f"Taux de fraude : **{df['is_fraud'].mean()*100:.2f}%**")
+        else:
+            st.warning("Impossible de charger le dataset principal depuis S3.")
 
 # --- PAGE 3 : REPORTING S3 ---
 elif selected_page == "Reporting S3":
     st.header("Reporting sur un dataset S3")
-    st.info("Téléversez le dataset ou renseignez le chemin S3")
+    st.info("Renseignez le chemin complet du fichier S3 (ex: backup/all_payments.csv)")
 
-    s3_key_input = st.text_input("Nom du fichier dans S3", value="backup/all_payments.csv")
-    if s3_key_input:
-        try:
-            df_s3 = load_csv_from_s3(s3, S3_BUCKET_NAME, s3_key_input)
+    s3_key_input = st.text_input("S3 Key")
+    if s3_key_input and s3:
+        df_s3 = load_csv_from_s3(s3, S3_BUCKET_NAME, s3_key_input)
+        if not df_s3.empty:
             st.subheader("Aperçu des données")
             st.dataframe(df_s3.head(5))
 
-            # Histogramme des montants
             if "amt" in df_s3.columns:
                 fig = px.histogram(df_s3, x="amt", nbins=50, title="Distribution des montants")
                 st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        except Exception as e:
-            st.error(f"Impossible de charger le fichier S3 : {e}")
-
+        else:
+            st.warning("Impossible de charger ce fichier depuis S3.")