GRADIO_DEPLOY.md

🚀 Guide de déploiement Gradio sur Hugging Face Spaces

Étape 1: Préparer le Space

1.1 Créer un nouveau Space

• Va sur https://huggingface.co/new-space
• Remplis les informations:
  • Space name: mms-speech (ou autre nom)
  • License: openrail ou cc-by-nc-4.0
  • SDK: Gradio
  • Template: Blank
• Clique "Create Space"

1.2 Cloner le Space

# Après la création, clique sur "Clone this space" ou:
git clone https://huggingface.co/spaces/<your-username>/<space-name>
cd <space-name>

Étape 2: Copier les fichiers

Depuis ton répertoire de projet:

# Copie les fichiers essentiels
cp app.py requirements.txt README.md .

Files nécessaires:

• app.py - Application Gradio
• requirements.txt - Dépendances

Optionnel:

• README.md - Documentation du Space
• .gitignore - (déjà créé)

Étape 3: Vérifier les fichiers

# Vérifie que tu as:
ls -la
# app.py
# requirements.txt
# README.md
# .git/

Étape 4: Push vers Hugging Face

# Configure Git (si première fois)
git config user.email "ton.email@example.com"
git config user.name "Ton Nom"

# Ajoute les fichiers
git add app.py requirements.txt README.md

# Commit
git commit -m "Add MMS Speech AI with Gradio"

# Push
git push

Étape 5: Attendre le déploiement

Le Space se construira automatiquement:

1. Installation des dépendances (2-5 min)
2. Téléchargement des modèles (5-15 min)
3. Lancement de l'app (1-2 min)

Vérifier le statut

• Va sur ton Space: https://huggingface.co/spaces/<username>/<space-name>
• Vérifie la section "Logs" pour voir la progression

Étape 6: Tester

Une fois déployé:

1. Onglet ASR: Enregistre de l'audio et transcris
2. Onglet TTS: Écris du texte et génère l'audio
3. Onglet About: Vérifie les infos

📋 Contenu des fichiers

app.py

import gradio as gr
import torch
from transformers import ...

# Interface Gradio avec 3 onglets:
# - ASR (transcription)
# - TTS (synthèse vocale)
# - About (informations)

requirements.txt

gradio==4.26.0
transformers==4.36.2
torch==2.1.1
torchaudio==2.1.1
librosa==0.10.0
soundfile==0.12.1
numpy==1.24.3

🆘 Troubleshooting

Les modèles prennent longtemps à charger

✅ Normal! Les modèles font plusieurs GB. Attends 5-15 minutes.

• Vérifie les logs: onglet "Logs" dans ton Space

Erreur: "Model not found"

✅ Attends que le téléchargement se termine

• Regarde les logs pour voir la progression

Space reste "Building"

✅ Cliquez sur le "Restart" button dans les settings du Space

• Va dans "Settings" → "Restart this Space"

"RuntimeError: CUDA out of memory"

✅ Les ressources GPU sont limitées

• Réduis MAX_AUDIO_LENGTH ou MAX_TEXT_LENGTH dans app.py
• Ou HF bascule automatiquement sur CPU

Je n'ai pas accès au Space

✅ Vérifie la visibilité:

• Va dans "Settings"
• Change "Private" → "Public" si tu veux le partager

🎯 Après le déploiement

Partager ton Space

URL: https://huggingface.co/spaces/<username>/<space-name>

Mettre à jour le code

# Modifie app.py
git add app.py
git commit -m "Update features"
git push

L'app se redéploiera automatiquement!

Ajouter une description

• Va dans "Settings" → "Space Settings"
• Remplis "Short description" et "Description"

📊 Ressources GPU

Hugging Face offre:

• Gratuit: CPU seul (~2-4GB RAM)
• Upgradable: GPU payant (~$5-20/mois)

Pour voir les options:

• Va dans ton Space Settings
• Regarde "Hardware" et clique "Upgrade to GPU"

🔗 Liens utiles

• HF Spaces Docs
• Gradio Docs
• MMS Paper

✅ Checklist final

• Space créé sur HF
• Files copiés (app.py, requirements.txt)
• Git push effectué
• Déploiement en cours (vérifier logs)
• App accessible et fonctionnelle
• ASR fonctionne
• TTS fonctionne

Bravo! 🎉 Ton app est live!