v1.0 - Version stable: multi-PC, détection UI-DETR-1, 3 modes exécution
- Frontend v4 accessible sur réseau local (192.168.1.40) - Ports ouverts: 3002 (frontend), 5001 (backend), 5004 (dashboard) - Ollama GPU fonctionnel - Self-healing interactif - Dashboard confiance Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com>
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@@ -0,0 +1,288 @@
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# Roadmap Dockerisation RPA Vision
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> Document créé le 26 janvier 2026 - À implémenter après période de démos
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## 1. CONTEXTE
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Objectif : Faciliter le déploiement, les mises à jour et la maintenance via Docker.
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### Situation actuelle
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- Installation manuelle avec multiples venvs Python
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- Dépendances complexes (PyTorch, CLIP, rfdetr, etc.)
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- Configuration GPU manuelle
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- Difficulté à reproduire l'environnement chez les clients
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## 2. AVANTAGES ATTENDUS
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| Aspect | Bénéfice |
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|--------|----------|
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| **Déploiement** | Installation en une commande (`docker-compose up`) |
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| **Reproductibilité** | Même environnement partout (dev/prod/client) |
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| **Isolation** | Pas de conflits de dépendances Python/Node |
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| **Mises à jour** | Pull nouvelle image, redémarrer |
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| **Rollback** | Revenir à une version précédente instantanément |
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| **Multi-tenant** | Plusieurs instances isolées sur même machine |
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| **CI/CD** | Tests automatisés dans containers identiques à la prod |
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## 3. DÉFIS SPÉCIFIQUES À RPA VISION
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| Contrainte | Solution | Complexité |
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|------------|----------|------------|
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| **GPU (CUDA)** | `nvidia-docker` / `--gpus all` | Faible |
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| **Accès écran (X11)** | Monter `/tmp/.X11-unix` + variable `DISPLAY` | Moyenne |
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| **Capture souris/clavier** | `--privileged` ou capabilities spécifiques | Moyenne |
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| **Ollama** | Container séparé ou accès host via réseau | Faible |
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| **Stockage modèles** | Volumes persistants (éviter re-téléchargement) | Faible |
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| **Citrix/VDI** | Tests spécifiques nécessaires | Haute |
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## 4. ARCHITECTURE DOCKER PROPOSÉE
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```yaml
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# docker-compose.yml (structure cible)
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version: '3.8'
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services:
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# === FRONTEND ===
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vwb-frontend:
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||||
build: ./visual_workflow_builder/frontend_v4
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||||
ports:
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- "3000:3000"
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||||
depends_on:
|
||||
- vwb-backend
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||||
# === BACKEND VWB (GPU) ===
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||||
vwb-backend:
|
||||
build: ./visual_workflow_builder/backend
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||||
ports:
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||||
- "5001:5001"
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||||
volumes:
|
||||
- ./models:/app/models:ro
|
||||
- ./data:/app/data
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deploy:
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||||
resources:
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||||
reservations:
|
||||
devices:
|
||||
- driver: nvidia
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||||
count: 1
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||||
capabilities: [gpu]
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||||
depends_on:
|
||||
- redis
|
||||
- ollama
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# === DASHBOARD ===
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web-dashboard:
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||||
build: ./web_dashboard
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||||
ports:
|
||||
- "5004:5004"
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||||
volumes:
|
||||
- ./data:/app/data
|
||||
depends_on:
|
||||
- redis
|
||||
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||||
# === OLLAMA (GPU) ===
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ollama:
|
||||
image: ollama/ollama:latest
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||||
ports:
|
||||
- "11434:11434"
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||||
volumes:
|
||||
- ollama-models:/root/.ollama
|
||||
deploy:
|
||||
resources:
|
||||
reservations:
|
||||
devices:
|
||||
- driver: nvidia
|
||||
count: 1
|
||||
capabilities: [gpu]
|
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||||
# === CACHE ===
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redis:
|
||||
image: redis:7-alpine
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||||
ports:
|
||||
- "6379:6379"
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||||
volumes:
|
||||
- redis-data:/data
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||||
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||||
# === BASE DE DONNÉES (optionnel) ===
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postgres:
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||||
image: postgres:15-alpine
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||||
environment:
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||||
POSTGRES_DB: rpa_vision
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||||
POSTGRES_USER: rpa
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||||
POSTGRES_PASSWORD_FILE: /run/secrets/db_password
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||||
volumes:
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||||
- postgres-data:/var/lib/postgresql/data
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||||
secrets:
|
||||
- db_password
|
||||
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||||
volumes:
|
||||
ollama-models:
|
||||
redis-data:
|
||||
postgres-data:
|
||||
|
||||
secrets:
|
||||
db_password:
|
||||
file: ./secrets/db_password.txt
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```
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## 5. PLAN D'IMPLÉMENTATION
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### Phase 1 : Services Web (Priorité haute)
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**Durée estimée : 1-2 jours**
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- [ ] Dockerfile pour `web-dashboard`
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||||
- [ ] Dockerfile pour `vwb-frontend`
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||||
- [ ] Configuration nginx reverse proxy
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||||
- [ ] docker-compose.yml minimal (sans GPU)
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||||
- [ ] Tests de déploiement
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**Gains** : Déploiement simplifié pour 60% du système
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### Phase 2 : Backend avec GPU (Priorité moyenne)
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**Durée estimée : 2-3 jours**
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||||
- [ ] Dockerfile pour `vwb-backend` avec CUDA
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||||
- [ ] Intégration Ollama container
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||||
- [ ] Volumes pour modèles (UI-DETR-1, CLIP)
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||||
- [ ] Tests GPU dans container
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||||
- [ ] Optimisation taille image (multi-stage build)
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||||
**Gains** : Environnement ML reproductible
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### Phase 3 : Agent d'exécution RPA (Priorité basse)
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**Durée estimée : 3-5 jours**
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||||
- [ ] Gestion accès X11/Wayland
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||||
- [ ] Permissions souris/clavier
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||||
- [ ] Tests sur différents environnements (natif, Citrix, VDI)
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||||
- [ ] Documentation des limitations
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||||
**Gains** : Système complet dockerisé
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## 6. ALTERNATIVE HYBRIDE (Recommandée initialement)
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Pour simplifier le déploiement initial :
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```
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┌─────────────────────────────────────────────────────┐
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│ DOCKER │
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│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │
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||||
│ │ Frontend │ │ Dashboard │ │ Ollama │ │
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||||
│ │ :3000 │ │ :5004 │ │ :11434 │ │
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||||
│ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ │
|
||||
│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │
|
||||
│ │ Backend │ │ Redis │ │
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||||
│ │ :5001 │ │ :6379 │ │
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||||
│ └─────────────┘ └─────────────┘ │
|
||||
└─────────────────────────────────────────────────────┘
|
||||
│
|
||||
│ API calls
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||||
▼
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||||
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
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||||
│ HOST (non dockerisé) │
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||||
│ ┌─────────────────────────────────────────────┐ │
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||||
│ │ Agent RPA (accès direct écran/souris) │ │
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||||
│ │ - pyautogui │ │
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||||
│ │ - Capture écran │ │
|
||||
│ └─────────────────────────────────────────────┘ │
|
||||
└─────────────────────────────────────────────────────┘
|
||||
```
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||||
**Avantages** :
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- 80% des bénéfices Docker
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- Évite les complications X11/permissions
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- Plus simple à débugger
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||||
- Compatible tous environnements
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## 7. COMMANDES DE DÉPLOIEMENT CIBLES
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```bash
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# Installation complète
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git clone https://github.com/xxx/rpa-vision-v3.git
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cd rpa-vision-v3
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docker-compose up -d
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# Mise à jour
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docker-compose pull
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||||
docker-compose up -d
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||||
# Rollback
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||||
docker-compose down
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||||
docker tag rpa-vision/backend:latest rpa-vision/backend:backup
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docker pull rpa-vision/backend:v1.2.3
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||||
docker-compose up -d
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||||
# Logs
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||||
docker-compose logs -f vwb-backend
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|
||||
# Status
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||||
docker-compose ps
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```
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## 8. PRÉREQUIS CLIENT
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### Minimum
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- Docker 24+
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- Docker Compose 2.20+
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- 16 Go RAM
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- 50 Go disque
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### Avec GPU (recommandé)
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- NVIDIA Driver 535+
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- nvidia-container-toolkit
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- GPU avec 8+ Go VRAM
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||||
### Commande de vérification
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```bash
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# Vérifier Docker
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docker --version
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docker-compose --version
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||||
# Vérifier GPU Docker
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||||
docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.0-base nvidia-smi
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||||
```
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## 9. REGISTRE D'IMAGES
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Options pour héberger les images :
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| Option | Avantages | Inconvénients |
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|--------|-----------|---------------|
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| Docker Hub | Gratuit, simple | Images publiques ou payant |
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||||
| GitHub Container Registry | Intégré GitHub | Limites de stockage |
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||||
| AWS ECR | Scalable, privé | Coût AWS |
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||||
| Self-hosted (Harbor) | Contrôle total | Maintenance |
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||||
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||||
**Recommandation** : GitHub Container Registry pour commencer (gratuit, privé possible)
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## 10. LIENS UTILES
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- [NVIDIA Container Toolkit](https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/latest/install-guide.html)
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- [Docker Compose GPU](https://docs.docker.com/compose/gpu-support/)
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||||
- [Ollama Docker](https://hub.docker.com/r/ollama/ollama)
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||||
- [Multi-stage builds](https://docs.docker.com/build/building/multi-stage/)
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*Document à compléter après la période de démos*
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*Prochaine révision prévue : Février 2026*
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