🚀 Sentiment Analysis API (FastAPI + Hugging Face)

Cette application fournit une API REST et une page web de test pour analyser le sentiment (positif/négatif) d’un texte en utilisant un modèle Hugging Face (distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english).

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📂 Structure du projet

├── app/
│   └── main.py           # Application FastAPI
│── static/
│   └── index.html        # Page test frontend
├── requirements.txt      # Dépendances Python
├── Dockerfile            # Image Docker
└── README.md             # Documentation

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⚙️ Installation locale

1. Créer un environnement virtuel

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

2. Installer les dépendances

pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt

3. Lancer l’API

uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload

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🐳 Déploiement avec Docker

1. Construire l’image

docker build -t sentiment-api .

2. Lancer le conteneur

docker run -p 8000:8000 sentiment-api

L’API sera accessible sur :
👉 http://localhost:8000

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🌐 Déploiement sur Hugging Face Spaces

1. Créer un nouveau Space

• Aller sur Hugging Face Spaces
• Créer un espace type Docker
• Uploader les fichiers du projet (app/, requirements.txt, Dockerfile, README.md)

2. Configurer le cache Hugging Face

Le code utilise un dossier accessible en écriture pour le cache :

CACHE_DIR = "/tmp/hf_cache"
os.environ["TRANSFORMERS_CACHE"] = CACHE_DIR
os.makedirs(CACHE_DIR, exist_ok=True)

Cela évite l’erreur PermissionError: /.cache.

3. Build & Run

Une fois le Space lancé, Hugging Face va automatiquement :

• Construire l’image Docker
• Démarrer l’API FastAPI
• Fournir un endpoint public

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📡 Endpoints disponibles

🔹 Health Check

GET /health

Réponse :

{ "status": "ok", "model": "distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english" }

🔹 Prédiction de sentiment

POST /predict

Entrée :

{ "text": "I love FastAPI and Hugging Face!" }

Sortie :

{
  "label": "positive",
  "confidence": 0.9998,
  "model": "distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english"
}

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Page de test (Frontend)

L’application expose aussi une page HTML minimaliste :
👉 http://localhost:8000/static/index.html

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Besides

• Ajouter un modèle multilingue (nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment)
• Ajouter une UI Gradio pour la démo
• Intégrer des tests unitaires

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Licence

Ce projet est sous licence MIT.
Le modèle appartient à Hugging Face et ses contributeurs.