Update Dockerfile

Dockerfile

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-# Use uma imagem Python leve
+# Imagem leve
 FROM python:3.10-slim
 
-# Instalar dependências de build necessárias para compilar o llama-cpp
-RUN apt-get update && apt-get install -y \
-    build-essential \
-    cmake \
-    python3-dev \
-    curl \
-    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
-
-# Definir diretório de trabalho
 WORKDIR /app
 
-# Instalar llama-cpp-python otimizado para CPU
-# Usamos flags para garantir que não tente usar CUDA (GPU)
-RUN CMAKE_ARGS="-DLLAMA_BLAS=ON -DLLAMA_BLAS_VENDOR=OpenBLAS" \
-    pip install llama-cpp-python huggingface_hub[cli] gradio
-
-# Criar pasta para o modelo
-RUN mkdir -p /app/models
+# Instala apenas o essencial para rodar, sem compilar nada pesado
+RUN apt-get update && apt-get install -y \
+    libopenblas-dev \
+    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
 
-# Baixar o modelo Llama-3.1-8B-Instruct Q4_K_M durante o build
-# Isso evita downloads demorados toda vez que o Space reiniciar
-RUN huggingface-cli download bartowski/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF \
-    --include "Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-Q4_K_M.gguf" \
-    --local-dir /app/models
+# A MÁGICA: Instalando a biblioteca já pronta para CPU (evita os 25 min de build)
+RUN pip install --no-cache-dir \
+    https://github.com \
+    gradio huggingface_hub
 
-# Copiar seu script de interface (app.py) para o container
+# Copia o script de execução
 COPY app.py .
 
-# Hugging Face Spaces roda na porta 7860 por padrão
+# Porta padrão do Hugging Face
 EXPOSE 7860
 
-# Comando para rodar a aplicação
 CMD ["python", "app.py"]