Update app.py

app.py

@@ -43,16 +43,14 @@ print(f"Diretório de trabalho alterado para: {os.getcwd()}")
 sys.path.insert(0, os.path.abspath('.'))
 print(f"Diretório atual adicionado ao sys.path para importações.")
 
-# --- ETAPA 3: Instalação de Dependências e Download de Modelos ---
-# ORDEM CORRETA: Instalar requisitos, DEPOIS compilar apex/flash-attn, DEPOIS baixar modelos.
+# --- ETAPA 3: Instalação de Dependências (NA ORDEM CORRETA) ---
 
 python_executable = sys.executable
 
 # **CORREÇÃO CRÍTICA: Instalar requisitos PRIMEIRO para ter o PyTorch disponível**
 print("Instalando dependências a partir do requirements.txt (isso inclui o PyTorch)...")
 subprocess.run([python_executable, "-m", "pip", "install", "-r", "requirements.txt"], check=True)
-print("✅ Dependências básicas instaladas.")
-
+print("✅ Dependências básicas (incluindo PyTorch) instaladas.")
 
 # **Compilar dependências otimizadas para a GPU L40S (Ada Lovelace)**
 print("Instalando flash-attn compilando do zero...")
@@ -62,15 +60,14 @@ print("Clonando e compilando o Apex do zero (isso pode demorar um pouco)...")
 if not os.path.exists("apex"):
     subprocess.run("git clone https://github.com/NVIDIA/apex", shell=True, check=True)
 
-# Instala o Apex a partir da fonte clonada, o que força a compilação para a GPU L40S
+# Instala o Apex a partir da fonte clonada. Agora o PyTorch já existe e a compilação funcionará.
 subprocess.run(
     [python_executable, "-m", "pip", "install", "-v", "--disable-pip-version-check", "--no-cache-dir", "--global-option=--cpp_ext", "--global-option=--cuda_ext", "./apex"],
     check=True
 )
 print("✅ Configuração do Apex concluída.")
 
-
-# **Download dos modelos e dados**
+# **Download dos modelos e dados de exemplo**
 import torch
 from pathlib import Path
 from urllib.parse import urlparse
@@ -183,7 +180,7 @@ def generation_step(runner, text_embeds_dict, cond_latents):
         video_tensors = runner.inference(noises=noises, conditions=conditions, dit_offload=False, **text_embeds_dict)
     return [rearrange(video, "c t h w -> t c h w") for video in video_tensors]
 
-
+@spaces.GPU
 def generation_loop(video_path, seed=666, fps_out=24, batch_size=1, cfg_scale=1.0, cfg_rescale=0.0, sample_steps=1, res_h=1280, res_w=720, sp_size=1):
     if video_path is None: return None, None, None
     runner = configure_runner(1)