feat(readme): add readme

README.md

@@ -8,3 +8,77 @@ sdk_version: "latest"
 app_file: "app.py"
 pinned: false
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+
+# 🚀 Deploy Machine Learning API
+
+API pour la prédiction attrition employé avec **FastAPI**, **SQLAlchemy** et **SQLite/PostgreSQL**.  
+Elle permet de :
+
+- 📊 **Lister** les modèles ML disponibles (`/`)
+- 🤖 **Prédire** avec un modèle donné (`/predict`)
+- 🗄️ **Sauvegarder** automatiquement les inputs et outputs en base
+- 📚 **Documentation Swagger/OpenAPI** générée automatiquement
+
+---
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+## 📦 Prérequis
+
+- Python 3.12+
+- [Poetry](gestion des dépendances)
+- Docker (PostgreSQL local via Compose)
+
+---
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+## Installation
+
+### 1. Cloner le dépôt
+~~~bash
+git clone https://github.com/ton-compte/deploy-machine-learning.git
+cd deploy-machine-learning
+~~~
+
+
+### 2. Créer un environnement virtuel avec Poetry
+~~~bash
+poetry install
+~~~
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+### 3. Configurer l’environnement
+
+Crée un fichier **.env** à la racine :
+
+~~~env
+# PostgreSQL
+DATABASE_URL=postgresql+psycopg2://futu:futu_pass@localhost:5432/futurisys
+# Hugging Face
+HF_TOKEN= Token Hugging Face
+~~~
+
+
+## 4. Base de données (PostgreSQL)
+
+### Démarrer la base
+~~~bash
+docker compose up -d db
+~~~
+
+
+### 5. Lancer l’API
+
+~~~bash
+poetry run uvicorn src.main:app --reload
+~~~
+
+
+### 🧹 Qualité de code
+
+**Lint :**
+~~~bash
+poetry run ruff check .
+~~~
+
+### 🧪 Tests & Couverture
+
+**Lancer les tests :**
+```bash
+poetry run pytest --maxfail=1 --disable-warnings -q