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  1. Dockerfile +27 -0
Dockerfile ADDED
@@ -0,0 +1,27 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ # Fichier: Dockerfile
2
+
3
+ # Utiliser une image de base Python standard (puisque nous n'avons pas de CUDA)
4
+ # Nous revenons à une image Python standard.
5
+ FROM python:3.11-slim
6
+
7
+ # Installer les dépendances système nécessaires
8
+ RUN apt-get update && \
9
+ apt-get install -y git && \
10
+ rm -rf /var/lib/apt-get/lists/*
11
+
12
+ # Définir le répertoire de travail
13
+ WORKDIR /app
14
+
15
+ # Copier le fichier des dépendances et les installer
16
+ COPY requirements.txt .
17
+ # Utilisation de --extra-index-url pour s'assurer d'avoir les versions CPU de torch (si nécessaire)
18
+ RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
19
+
20
+ # Copier l'application
21
+ COPY app.py .
22
+
23
+ # Exposer le port par défaut
24
+ EXPOSE 7860
25
+
26
+ # Commande de lancement de l'application avec Gunicorn/Uvicorn
27
+ CMD ["gunicorn", "--bind", "0.0.0.0:7860", "--workers", "1", "--worker-class", "uvicorn.workers.UvicornWorker", "app:app"]