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Dockerfile

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-# 1. Escolha a imagem base com as dependências corretas (CUDA, Python)
-# A NVIDIA oferece imagens prontas para deep learning.
-FROM nvidia/cuda:12.1.1-cudnn8-runtime-ubuntu22.04
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-# 2. Defina o diretório de trabalho dentro do contêiner
-WORKDIR /app
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-# 3. Evite que pacotes como 'apt' peçam inputs interativos
-ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive
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-# 4. Instale dependências do sistema (como Python, git, etc.)
-RUN apt-get update && apt-get install -y \
-    python3.12 \
-    python3-pip \
-    git \
-    ffmpeg \
-    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
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-# 5. Copie os arquivos de requisitos para dentro do contêiner
-# É importante copiar só os requisitos primeiro para aproveitar o cache do Docker
-COPY requirements.txt .
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-# 6. Instale as bibliotecas Python
-RUN pip3 install --no-cache-dir -r requirements.txt
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-# 7. Copie todo o código do seu projeto para o diretório de trabalho no contêiner
-COPY . .
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-# 8. Crie o diretório para os checkpoints e defina permissões abertas
-# ESTA É A CORREÇÃO DIRETA PARA O SEU 'PermissionError' ANTERIOR
-# Usamos 'SeedVR' como exemplo. Mude para 'VINCIE' se for o caso.
-RUN mkdir -p /app/SeedVR/ckpts && \
-    chmod -R 777 /app/SeedVR
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-# 9. Exponha a porta que o Gradio usa (geralmente 7860)
-EXPOSE 7860
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-# 10. Defina o comando que será executado quando o contêiner iniciar
-# Este comando inicia sua aplicação Python.
-CMD ["python3", "app.py"]