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Dockerfile

@@ -1,24 +1,18 @@
+# Read the doc: https://huggingface.co/docs/hub/spaces-sdks-docker
+# you will also find guides on how best to write your Dockerfile
+
 FROM python:3.9
 
-# Crear un usuario no root
 RUN useradd -m -u 1000 user
 USER user
 ENV PATH="/home/user/.local/bin:$PATH"
 
 WORKDIR /app
 
-# Copiar los archivos necesarios
-COPY ./requirements.txt requirements.txt
+COPY --chown=user ./requirements.txt requirements.txt
 RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r requirements.txt
 
-# Copiar los archivos de la aplicación, incluidos entrypoint.sh y app.py
-COPY . /app
-
-# Copiar el archivo entrypoint.sh al directorio correcto
-COPY entrypoint.sh /app/entrypoint.sh
-
-# Asegurarnos de que entrypoint.sh tenga permisos de ejecución
-RUN chmod +x /app/entrypoint.sh
+COPY --chown=user . /app
 
-# Usar entrypoint.sh como el comando que se ejecuta al iniciar el contenedor
-ENTRYPOINT ["/app/entrypoint.sh"]
+# Usa la variable de entorno PORT para ejecutar el servidor
+CMD ["uvicorn", "app:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "218728"]

app.py

@@ -6,7 +6,6 @@ import uvicorn
 import threading
 from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
 import torch
-import requests
 
 # ======== Cargar el modelo DialoGPT =========
 MODEL_NAME = "microsoft/DialoGPT-small"
@@ -30,17 +29,16 @@ def chat(msg: Message):
 
 # ======== Función para ejecutar FastAPI en segundo plano =========
 def run_api():
-    port = int(os.getenv("PORT", 7860))
+    port = 218728
     uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=port)
 
+threading.Thread(target=run_api, daemon=True).start()
+
 # ======== Interfaz con Streamlit =========
 st.title("Mi Amigo Virtual 🤖")
 st.write("Escríbeme algo y te responderé!")
 
 user_input = st.text_input("Tú:")
 if user_input:
-    response = requests.post(f"http://127.0.0.1:{os.getenv('PORT', 7860)}/chat", json={"text": user_input})
-    if response.status_code == 200:
-        st.write("🤖:", response.json()["response"])
-    else:
-        st.write("⚠️ Error al obtener respuesta del chatbot.")
+    response = chat(Message(text=user_input))
+    st.write("🤖:", response["response"])

entrypoint.sh

@@ -1,13 +0,0 @@
-#!/bin/bash
-
-# Asignar un puerto aleatorio entre 10000 y 65000
-PORT=$(shuf -i 10000-65000 -n 1)
-
-# Exportar la variable de entorno PORT para que Streamlit y FastAPI lo usen
-export PORT
-
-# Ejecutar FastAPI en segundo plano en el puerto aleatorio
-uvicorn app:app --host 0.0.0.0 --port $PORT &
-
-# Ejecutar Streamlit, configurando el puerto a través de la variable de entorno
-streamlit run app.py --server.port $PORT