# Fichier: Dockerfile

# Utiliser une image de base Python standard (puisque nous n'avons pas de CUDA)
# Nous revenons à une image Python standard.
FROM python:3.11-slim

# Installer les dépendances système nécessaires
RUN apt-get update && \
    apt-get install -y git && \
    rm -rf /var/lib/apt-get/lists/*

# Définir le répertoire de travail
WORKDIR /app

# Copier le fichier des dépendances et les installer
COPY requirements.txt .
# Utilisation de --extra-index-url pour s'assurer d'avoir les versions CPU de torch (si nécessaire)
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# Copier l'application
COPY app.py .

# Exposer le port par défaut
EXPOSE 7860

# Commande de lancement de l'application avec Gunicorn/Uvicorn
CMD ["gunicorn", "--bind", "0.0.0.0:7860", "--workers", "4", "--worker-class", "uvicorn.workers.UvicornWorker", "app:app"]