healthai-ai — Vue d'ensemble

[cite_start]Mono-repo des micro-services IA de la plateforme HealthAI[cite: 8, 101].

• Repo : HealthAI-Corpo/healthai-ai

Services & Dépendances Externes

Service	Image	Port	Bases de données	Rôle
healthai-ai-api	ghcr.io/healthai-corpo/healthai-ai-api	8000	-	[cite_start]Gateway GraphQL — point d'entrée unique [cite: 69]
healthai-vision	ghcr.io/healthai-corpo/healthai-vision	8001	PostgreSQL + MongoDB	[cite_start]Analyse par photo (YOLOv8) + Moteur de conseil [cite: 83, 85, 123]
healthai-workout	ghcr.io/healthai-corpo/healthai-workout	8002	PostgreSQL + MongoDB	[cite_start]Recommandation sportive (Scikit-learn) [cite: 101, 123]
healthai-ollama	ollama/ollama:latest	11434	-	[cite_start]Service LLM partagé (Génération de conseils) [cite: 157, 158]

Stack commune

• Python 3.12 via uv (Gestion des paquets et environnements virtuels)
• FastAPI + uvicorn
• Base de données : PostgreSQL via SQLAlchemy (Async) + MongoDB via Motor (Async)
• Communication inter-services : HTTPX async
• Auth : Zitadel JWT géré par la gateway

Cartographie de l'Architecture Global

Architecture des Variables d'Environnement

Le projet utilise une configuration hybride facilitant le déploiement sur l'infrastructure globale :

1. .env racine : Centralise les variables communes et partagées (Ex: POSTGRES_USER, POSTGRES_PASSWORD, ports d'exposition).
2. .env spécifiques aux services : Gèrent les configurations internes de l'application (Ex: clés API internes, configurations des modèles IA).

Lancement rapide

# Copier les configurations d'environnement
cp healthai-vision/.env.example healthai-vision/.env
cp healthai-workout/.env.example healthai-workout/.env
cp healthai-api/.env.example healthai-api/.env

# Lancer l'environnement complet (Bases de données + Services IA)
docker compose up -d --build



::: info Centralisation des LLM (Ollama)
Pour optimiser l'usage des ressources de l'infrastructure (RAM/CPU/VRAM), les modèles de langage (LLM) sont externalisés dans un conteneur unique healthai-ollama. Il agit comme un service interne de génération de texte consommé de manière asynchrone par healthai-workout (plans sportifs) et healthai-vision (conseils d'ajustement nutritionnel).
:::  ::: warning Premier build & Modèles IALe premier build de healthai-vision installe les dépendances lourdes (Torch, Ultralytics via uv). Le temps de build s'allonge si l'équipe configure un modèle YOLOv8 moyen (medium). Les modèles légers (yolov8n.pt) sont privilégiés par défaut pour accélérer le déploiement. Un volume nommé hf_cache préserve les poids des modèles lors des redémarrages.:::

## URLs une fois démarrés

| Service | URL |
|---------|-----|
| Gateway (docs) | http://localhost:8000/docs |
| Vision (docs) | http://localhost:8001/docs |
| Workout (docs) | http://localhost:8002/docs |
| Ollama (Statut API) | http://localhost:11434/ |

## Healthcheck global

```bash
curl http://localhost:8000/test-internal

Réponse attendue :

{
  "gateway": "OK",
  "vision_service": { "status": "online" },
  "workout_service": { "status": "online" },
  "ollama_service": { "status": "online" }
}