Add Render deployment config for online demo

- render.yaml Blueprint: auto-configures service, env vars, persistent disk
- Dockerfile: install PyTorch CPU-only to reduce image size (~800MB vs ~2.5GB)
- README: deployment instructions for Render

https://claude.ai/code/session_015z3yZxNNfXF63JuQDuPbEG

Dockerfile

@@ -7,6 +7,9 @@ RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
     && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
 
 COPY requirements.txt .
+
+# Install PyTorch CPU-only first (much smaller than default CUDA build)
+RUN pip install --no-cache-dir torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
 RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
 
 COPY . .

README.md

@@ -50,6 +50,19 @@ ollama pull mistral:instruct
 ollama serve
 ```
 
+## Deploiement en ligne (Render)
+
+Pour une demo accessible via URL publique :
+
+1. Creer un compte sur [render.com](https://render.com)
+2. **New > Blueprint** et connecter ce repo GitHub
+3. Render detecte le `render.yaml` et configure le service automatiquement
+4. Dans le dashboard Render, ajouter la variable d'environnement :
+   - `OPENROUTER_API_KEY` = votre cle OpenRouter
+5. Cliquer **Deploy** — l'URL publique sera disponible en quelques minutes
+
+Le plan **Starter** ($7/mois) est recommande (le free tier a 512 Mo de RAM, insuffisant pour sentence-transformers). Le disque persistant (1 Go) stocke les embeddings ChromaDB.
+
 ## Migration vers deploiement local
 
 L'application est concue pour rendre la migration triviale :

render.yaml

@@ -0,0 +1,16 @@
+services:
+  - type: web
+    name: aim-companion
+    runtime: docker
+    plan: starter
+    envVars:
+      - key: OPENROUTER_API_KEY
+        sync: false
+      - key: LLM_BASE_URL
+        value: https://openrouter.ai/api/v1
+      - key: LLM_MODEL
+        value: mistralai/mistral-7b-instruct
+    disk:
+      name: chroma-data
+      mountPath: /app/chroma_data
+      sizeGB: 1