update

.env

@@ -0,0 +1,5 @@
+OLLAMA_HOST=0.0.0.0
+OLLAMA_KEEP_ALIVE=24h
+OLLAMA_NUM_PARALLEL=1
+HF_SPACE=true
+GRADIO_SERVER_PORT=7860

Dockerfile

@@ -0,0 +1,43 @@
+# Dockerfile optimisé pour Hugging Face Spaces
+FROM python:3.10-slim
+
+# Variables d'environnement
+ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive \
+    OLLAMA_HOST=0.0.0.0 \
+    OLLAMA_KEEP_ALIVE=24h \
+    HF_SPACE=true
+
+# Installer les dépendances système
+RUN apt-get update && apt-get install -y \
+    curl \
+    ca-certificates \
+    zstd \
+    gnupg \
+    wget \
+    && apt-get clean \
+    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
+
+# Installer Ollama
+RUN curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh
+
+# Créer un utilisateur non-root pour Hugging Face
+RUN useradd -m -u 1000 -s /bin/bash user
+USER user
+WORKDIR /home/user
+
+# Copier l'application
+COPY --chown=user:user app.py .
+COPY --chown=user:user requirements.txt .
+
+# Installer les dépendances Python
+RUN pip install --no-cache-dir --user -r requirements.txt
+
+# Exposer les ports (Hugging Face utilise 7860)
+EXPOSE 7860
+EXPOSE 11434
+
+# Script de démarrage optimisé pour HF
+COPY --chown=user:user start.sh .
+RUN chmod +x start.sh
+
+CMD ["./start.sh"]

README.md

@@ -1,10 +1,15 @@
----
-title: Allma
-emoji: 🚀
-colorFrom: pink
-colorTo: green
-sdk: docker
-pinned: false
----
-
-Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference
+# 🤖 DeepSeek-Coder 1.3B sur Hugging Face
+
+Déploiement local de DeepSeek-Coder 1.3B avec Ollama sur Hugging Face Spaces.
+
+## 🚀 Déploiement rapide
+
+1. **Allez sur [Hugging Face Spaces](https://huggingface.co/spaces)**
+2. **Créez un nouvel espace** avec ces paramètres :
+   - Owner: Votre nom d'utilisateur
+   - Space name: `deepseek-coder`
+   - SDK: **Docker**
+   - License: MIT
+   - Visibility: Public ou Private
+
+3. **Clonez ce dépôt** ou téléchargez les fichiers :

app.py

@@ -0,0 +1,267 @@
+import gradio as gr
+import requests
+import json
+import time
+from typing import Generator
+import asyncio
+import aiohttp
+
+# Configuration
+OLLAMA_URL = "http://localhost:11434"
+MODEL_NAME = "deepseek-coder:1.3b"
+CUSTOM_MODEL = "deepseek-coder-custom"
+
+class OllamaClient:
+    def __init__(self):
+        self.base_url = OLLAMA_URL
+    
+    def check_health(self) -> bool:
+        """Vérifier si Ollama est en ligne"""
+        try:
+            response = requests.get(f"{self.base_url}/api/tags", timeout=5)
+            return response.status_code == 200
+        except:
+            return False
+    
+    def generate(self, prompt: str, temperature: float = 0.2, max_tokens: int = 1024) -> str:
+        """Générer du texte"""
+        try:
+            payload = {
+                "model": CUSTOM_MODEL,
+                "prompt": prompt,
+                "stream": False,
+                "options": {
+                    "temperature": temperature,
+                    "num_predict": max_tokens,
+                    "top_p": 0.95,
+                    "repeat_penalty": 1.1
+                }
+            }
+            
+            response = requests.post(
+                f"{self.base_url}/api/generate",
+                json=payload,
+                timeout=120
+            )
+            
+            if response.status_code == 200:
+                return response.json()["response"]
+            else:
+                return f"Erreur: {response.status_code} - {response.text}"
+                
+        except Exception as e:
+            return f"Erreur de connexion: {str(e)}"
+    
+    async def generate_stream(self, prompt: str, temperature: float = 0.2) -> Generator[str, None, None]:
+        """Générer en streaming"""
+        payload = {
+            "model": CUSTOM_MODEL,
+            "prompt": prompt,
+            "stream": True,
+            "options": {
+                "temperature": temperature,
+                "num_predict": 1024
+            }
+        }
+        
+        async with aiohttp.ClientSession() as session:
+            async with session.post(
+                f"{self.base_url}/api/generate",
+                json=payload,
+                timeout=60
+            ) as response:
+                async for line in response.content:
+                    if line:
+                        try:
+                            data = json.loads(line.decode('utf-8'))
+                            yield data.get("response", "")
+                        except:
+                            continue
+
+# Initialiser le client
+client = OllamaClient()
+
+# Fonctions pour Gradio
+def generate_code(prompt, temperature, language):
+    """Générer du code"""
+    if not prompt.strip():
+        return "❌ Veuillez entrer un prompt"
+    
+    # Ajouter le contexte du langage
+    enhanced_prompt = prompt
+    if language != "auto":
+        enhanced_prompt = f"Écrire en {language}:\n{prompt}"
+    
+    # Vérifier la santé d'Ollama
+    if not client.check_health():
+        return "⚠️ Ollama n'est pas disponible. Veuillez patienter..."
+    
+    # Générer la réponse
+    result = client.generate(enhanced_prompt, temperature)
+    return result
+
+async def generate_stream_ui(prompt, temperature):
+    """Interface de streaming"""
+    if not prompt.strip():
+        yield "❌ Veuillez entrer un prompt"
+        return
+    
+    full_response = ""
+    async for chunk in client.generate_stream(prompt, temperature):
+        full_response += chunk
+        yield full_response
+
+def get_model_info():
+    """Obtenir les informations du modèle"""
+    try:
+        response = requests.get(f"{OLLAMA_URL}/api/tags")
+        if response.status_code == 200:
+            models = response.json().get("models", [])
+            return "\n".join([f"📦 {m['name']} ({m.get('size', 'N/A')})" for m in models])
+        return "⚠️ Impossible de récupérer les informations"
+    except:
+        return "❌ Erreur de connexion"
+
+# Interface Gradio
+with gr.Blocks(
+    theme=gr.themes.Soft(),
+    title="🤖 DeepSeek-Coder 1.3B - Hugging Face",
+    css=".gradio-container {max-width: 900px !important}"
+) as demo:
+    
+    gr.Markdown("""
+    # 🚀 DeepSeek-Coder 1.3B
+    ### Générateur de code IA local sur Hugging Face Spaces
+    
+    Ce modèle fonctionne localement avec **Ollama**. Il génère du code dans plusieurs langages de programmation.
+    """)
+    
+    with gr.Row():
+        with gr.Column(scale=2):
+            # Zone d'entrée
+            prompt = gr.Textbox(
+                label="📝 Prompt",
+                placeholder="Écrire une fonction Python qui calcule la factorielle...",
+                lines=6,
+                max_lines=10
+            )
+            
+            with gr.Row():
+                temperature = gr.Slider(
+                    label="🌡️ Température",
+                    minimum=0.1,
+                    maximum=1.0,
+                    value=0.2,
+                    step=0.1
+                )
+                
+                language = gr.Dropdown(
+                    label="💻 Langage",
+                    choices=[
+                        "auto", "python", "javascript", "java", "cpp", 
+                        "go", "rust", "html", "css", "sql", "bash"
+                    ],
+                    value="auto"
+                )
+            
+            with gr.Row():
+                generate_btn = gr.Button("✨ Générer", variant="primary")
+                stream_btn = gr.Button("⚡ Générer en streaming")
+                clear_btn = gr.Button("🧹 Effacer")
+        
+        with gr.Column(scale=3):
+            # Zone de sortie
+            output = gr.Code(
+                label="📄 Code généré",
+                language="python",
+                lines=15,
+                interactive=False
+            )
+            
+            # Zone de streaming
+            stream_output = gr.Textbox(
+                label="⚡ Streaming",
+                visible=False,
+                lines=15
+            )
+    
+    # Section d'informations
+    with gr.Accordion("ℹ️ Informations système", open=False):
+        with gr.Row():
+            model_info = gr.Textbox(
+                label="Modèles disponibles",
+                value="Chargement...",
+                interactive=False
+            )
+            health_status = gr.Textbox(
+                label="Statut Ollama",
+                value="Vérification...",
+                interactive=False
+            )
+        
+        refresh_btn = gr.Button("🔄 Actualiser")
+    
+    # Section d'exemples
+    with gr.Accordion("📚 Exemples", open=True):
+        examples = gr.Examples(
+            examples=[
+                ["Écrire une fonction qui inverse une chaîne de caractères", "python", 0.2],
+                ["Créer un composant React pour un bouton", "javascript", 0.2],
+                ["Implémenter une liste chaînée en C++", "cpp", 0.2],
+                ["Faire une requête SQL pour trouver les utilisateurs actifs", "sql", 0.2],
+                ["Script bash pour sauvegarder une base de données MySQL", "bash", 0.2]
+            ],
+            inputs=[prompt, language, temperature],
+            outputs=output
+        )
+    
+    # Événements
+    generate_btn.click(
+        fn=generate_code,
+        inputs=[prompt, temperature, language],
+        outputs=output
+    )
+    
+    stream_btn.click(
+        fn=lambda: gr.update(visible=False),
+        outputs=output
+    ).then(
+        fn=lambda: gr.update(visible=True),
+        outputs=stream_output
+    ).then(
+        fn=generate_stream_ui,
+        inputs=[prompt, temperature],
+        outputs=stream_output
+    )
+    
+    clear_btn.click(
+        fn=lambda: ("", "", ""),
+        outputs=[prompt, output, stream_output]
+    )
+    
+    refresh_btn.click(
+        fn=get_model_info,
+        outputs=model_info
+    ).then(
+        fn=lambda: "✅ En ligne" if client.check_health() else "❌ Hors ligne",
+        outputs=health_status
+    )
+    
+    # Initialisation
+    demo.load(
+        fn=get_model_info,
+        outputs=model_info
+    ).then(
+        fn=lambda: "✅ En ligne" if client.check_health() else "❌ Hors ligne",
+        outputs=health_status
+    )
+
+if __name__ == "__main__":
+    # Démarrer Gradio
+    demo.launch(
+        server_name="0.0.0.0",
+        server_port=7860,
+        share=False,
+        debug=False,
+        show_error=True
+    )

auto_deploy.sh

@@ -0,0 +1,30 @@
+# auto_deploy.sh
+echo "Choisissez votre option:"
+echo "1) Google Colab (Gratuit, GPU)"
+echo "2) Hugging Face Spaces (Gratuit, CPU)"
+echo "3) VPS (Payant, ~6€/mois)"
+echo "4) RunPod (Payant à l'usage)"
+
+read -p "Votre choix: " choice
+
+case $choice in
+  1)
+    echo "Ouvrez: https://colab.research.google.com"
+    echo "Copiez le notebook Colab fourni"
+    ;;
+  2)
+    echo "1. Allez sur huggingface.co/spaces"
+    echo "2. New Space -> Docker"
+    echo "3. Upload les fichiers Dockerfile et app.py"
+    ;;
+  3)
+    echo "Commande pour VPS Ubuntu:"
+    echo "wget https://raw.githubusercontent.com/ollama/ollama/main/install.sh && sh install.sh"
+    echo "ollama pull deepseek-coder:1.3b"
+    ;;
+  4)
+    echo "1. Créez un compte RunPod.io"
+    echo "2. Deploy -> Serverless"
+    echo "3. Upload le Dockerfile"
+    ;;
+esac

requirements.txt

@@ -0,0 +1,5 @@
+gradio==4.19.1
+requests==2.31.0
+aiohttp==3.9.1
+websockets==12.0
+python-dotenv==1.0.0

start.sh

@@ -0,0 +1,47 @@
+#!/bin/bash
+
+echo "🚀 Démarrage de l'application sur Hugging Face Spaces..."
+
+# Démarrer Ollama en arrière-plan
+echo "🔧 Démarrage du serveur Ollama..."
+ollama serve &
+
+# Attendre que le serveur soit prêt
+echo "⏳ Attente du démarrage du serveur..."
+sleep 20
+
+# Vérifier si Ollama répond
+if curl -s http://localhost:11434/api/tags > /dev/null 2>&1; then
+    echo "✅ Ollama est en cours d'exécution"
+else
+    echo "❌ Ollama ne répond pas, redémarrage..."
+    pkill ollama
+    sleep 5
+    ollama serve &
+    sleep 20
+fi
+
+# Télécharger le modèle DeepSeek-Coder
+echo "📥 Téléchargement du modèle DeepSeek-Coder 1.3B..."
+echo "⚠️ Cela peut prendre plusieurs minutes (1.4GB)..."
+ollama pull deepseek-coder:1.3b
+
+# Créer un Modelfile personnalisé
+echo "⚙️ Configuration du modèle..."
+cat > /home/user/Modelfile << 'EOF'
+FROM deepseek-coder:1.3b
+
+# Paramètres optimisés pour le code
+PARAMETER temperature 0.2
+PARAMETER top_p 0.95
+PARAMETER top_k 40
+PARAMETER num_predict 1024
+PARAMETER repeat_penalty 1.1
+EOF
+
+# Créer le modèle personnalisé
+ollama create deepseek-coder-custom -f /home/user/Modelfile
+
+# Lancer l'application Gradio
+echo "🌐 Démarrage de l'interface web..."
+python app.py