API_SUMMARY.md

🔌 API REST - Résumé

✅ API opérationnelle !

Votre API REST est maintenant entièrement fonctionnelle et intégrée dans le déploiement Hugging Face Spaces.

🚀 Endpoints disponibles

Endpoint	Méthode	Description
/api/	GET	Informations générales
/api/health	GET	Vérification état
/api/predict	POST	Analyse audio
/api/predict_text	POST	Analyse textuelle
/api/docs	GET	Documentation Swagger

📖 Utilisation rapide

Analyse audio

curl -X POST "https://huggingface.co/spaces/<username>/sentiment-audio-analyzer/api/predict" \
     -F "file=@audio.wav"

Analyse textuelle

curl -X POST "https://huggingface.co/spaces/<username>/sentiment-audio-analyzer/api/predict_text" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"text": "je suis content"}'

🎯 Fonctionnalités

• ✅ Transcription audio avec Wav2Vec2
• ✅ Analyse sentiment avec BERT
• ✅ Gestion d'erreurs robuste
• ✅ Validation fichiers (WAV, FLAC, MP3, max 50MB)
• ✅ Documentation Swagger interactive
• ✅ Support CORS pour intégration web
• ✅ Fallback vers analyse textuelle si multimodal échoue

🔧 Intégration

Python

import requests

# Analyse audio
response = requests.post(API_URL + "/api/predict", files={"file": open("audio.wav", "rb")})
result = response.json()
print(f"Sentiment: {result['sentiment']}")

JavaScript

// Analyse audio
const formData = new FormData();
formData.append('file', audioFile);

fetch(API_URL + '/api/predict', {
  method: 'POST',
  body: formData
})
.then(response => response.json())
.then(data => console.log(data.sentiment));

📊 Réponse type

{
  "transcription": "je suis très content de ce produit",
  "sentiment": {
    "négatif": 0.05,
    "neutre": 0.10,
    "positif": 0.85
  },
  "filename": "audio.wav",
  "file_size": 123456
}

🧪 Tests

Testez votre API avec :

python test_api.py

📚 Documentation complète

Consultez API_DOCUMENTATION.md pour la documentation détaillée.

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🎉 Votre API est prête pour la production !