Dockerfile deployment on Google Cloud is now working.

deployment/api/Dockerfile

@@ -2,32 +2,33 @@ FROM python:3.12-slim
 
 WORKDIR /app
 
-# Mettre à jour les packages et installer nginx
+# # Install nginx and system packages
 RUN apt-get update && \
-    apt-get install -y nginx && \
+    apt-get install -y nginx curl && \
+    # Créer l'utilisateur et le groupe www-data si ce n'est pas déjà fait par l'image de base
+    # Assurer que l'utilisateur nginx (souvent www-data) a un ID consistent
+    adduser --system --no-create-home --group www-data || true && \
     apt-get clean && \
     rm -rf /var/lib/apt/lists/*
 
-# Copier les fichiers de requirements et installer les dépendances Python
+# Copy and install Python dependencies
 COPY requirements.txt .
 RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
 
-# Copier le code de l'application
+# Copy app code and configs
 COPY . .
 
-# Copier la configuration nginx
+# Copy nginx config - l'emplacement par défaut de Nginx est /etc/nginx/nginx.conf
 COPY nginx.conf /etc/nginx/nginx.conf
 
-# Créer les répertoires nécessaires pour nginx
-RUN mkdir -p /var/log/nginx && \
-    mkdir -p /var/lib/nginx && \
-    mkdir -p /run
+# Pas besoin de créer les dossiers ici, le start.sh s'en chargera avec les bonnes permissions
+RUN mkdir -p /var/log/nginx /var/lib/nginx /run
 
-# Donner les droits d'exécution au script de démarrage
+# Ensure script is executable
 RUN chmod +x /app/start.sh
 
-# Exposer le port 8080
+# Expose only NGINX port (Cloud Run utilise 8080 par défaut)
 EXPOSE 8080
 
-# Lancer le script de démarrage
+# Start everything via script
 CMD ["/app/start.sh"]

deployment/api/app.py

@@ -1,9 +1,11 @@
+import os
 import streamlit as st
 import requests
 
+API_BASE_URL = os.getenv("API_BASE_URL", "http://127.0.0.1:8080") + "/api"
+
 st.title("Analyse de Sentiment - Air Paradis")
 
-API_BASE_URL = "http://127.0.0.1:8000"
 
 tweet = st.text_area("Entrez votre tweet ici :", height=150)
 

deployment/api/main.py

@@ -69,7 +69,6 @@ def load_model_and_artifacts(model_name=MODEL_NAME, stage=STAGE):
     # Déterminer les chemins des artefacts
     local_dir = "./downloaded_artifacts"
     os.makedirs(local_dir, exist_ok=True)
-    print("Contenu de downloaded_artifacts :", os.listdir(local_dir))
     base_path = "local_artifacts"
     tokenizer_file = "tokenizer.pickle"
     
@@ -88,6 +87,8 @@ def load_model_and_artifacts(model_name=MODEL_NAME, stage=STAGE):
     # 🔽 Télécharger les artefacts
     model_path = dl(keras_file)
     tokenizer_path = dl(tokenizer_file)
+    print("Contenu de downloaded_artifacts :", os.listdir(local_dir))
+    
     
     # 📦 Chargement
     model = load_model(model_path)

deployment/api/nginx.conf

@@ -6,10 +6,7 @@ http {
     server {
         listen 8080;
 
-        # Proxy pour le backend FastAPI
         location /api/ {
-            # Le / à la fin de proxy_pass est important,
-            # il retire /api/ avant de le transmettre à FastAPI.
             proxy_pass http://127.0.0.1:8000/;
             proxy_set_header Host $host;
             proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
@@ -17,18 +14,23 @@ http {
             proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
         }
 
-        # Proxy pour le frontend Streamlit
         location / {
-            # Le / à la fin est crucial pour que Streamlit fonctionne bien
             proxy_pass http://127.0.0.1:8501/;
+
             proxy_http_version 1.1;
             proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
             proxy_set_header Connection "upgrade";
+
             proxy_set_header Host $host;
             proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
             proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
             proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
-            proxy_read_timeout 86400; # Empêche les timeouts sur les connexions longues
-        }
+        }
+
+        location /health {
+            return 200 'OK';
+            add_header Content-Type text/plain;
+        }
+
     }
 }

deployment/api/start.sh

@@ -1,15 +1,35 @@
 #!/bin/bash
 
-# Lancer Streamlit en arrière-plan avec un baseUrlPath dédié
+set -e
+
+# S'assurer que les répertoires de cache et de log Nginx sont accessibles en écriture
+mkdir -p /var/cache/nginx /var/run/nginx /var/log/nginx
+chown -R www-data:www-data /var/cache/nginx /var/run/nginx /var/log/nginx
+
+echo "Starting Streamlit..."
 streamlit run app.py \
   --server.port 8501 \
-  --server.address 127.0.0.1 \
-  --server.baseUrlPath "/app" \
+  --server.address 0.0.0.0 \
   --server.enableXsrfProtection false \
-  &
+  --server.enableCORS false \
+  & # Lance en arrière-plan
 
-# Lancer Uvicorn en arrière-plan
-uvicorn main:app --host 127.0.0.1 --port 8000 --loop asyncio &
+echo "Starting FastAPI..."
+uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --loop asyncio & # Lance en arrière-plan
 
-# Lancer nginx au premier plan (Docker suit ce processus)
-nginx -g 'daemon off;'
+# MODIFICATION IMPORTANTE ICI: Vérifier Streamlit sur le bon chemin
+echo "Waiting for Streamlit to be ready..."
+until curl -s http://127.0.0.1:8501 > /dev/null; do
+  sleep 1
+done
+echo "Streamlit is ready!"
+
+# MODIFICATION: Vérifier FastAPI sur un endpoint existant, par exemple /docs ou /health
+echo "Waiting for FastAPI to be ready..."
+until curl -s http://127.0.0.1:8000/docs > /dev/null; do # Assurez-vous que /docs est un endpoint léger
+  sleep 1
+done
+echo "FastAPI is ready!"
+
+echo "Launching NGINX..."
+nginx -c /etc/nginx/nginx.conf -g 'daemon off;'