uptdate dockerfile

Dockerfile

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-# Usa uma imagem base mais recente e suportada (Bookworm em vez de Buster)
+# Usa uma imagem base mais recente e suportada
 FROM python:3.9-slim-bookworm
 
 # Define o diretório de trabalho
 WORKDIR /app
 
-# --- ETAPA 1: INSTALAR O GIT E CLONAR SEU DATASET ---
-# Instala o git-lfs para lidar com arquivos grandes
+# --- ETAPA 1: INSTALAR O GIT E CLONAR O SEU DATASET COMPLETO ---
+# Instala o git-lfs para lidar com ficheiros grandes
 RUN apt-get update && apt-get install -y git git-lfs && git-lfs install
 
-# Clona o seu repositório deste próprio Space para uma pasta chamada /app/dados
-RUN git clone https://huggingface.co/spaces/Finish-him/prometheus-embedding-generator ./dados
+# Clona o repositório deste próprio Space para uma pasta chamada /app/dados
+RUN git clone https://huggingface.co/spaces/Finish-him/prometheus-embedding-generator ./dados && cd dados && git lfs pull
 
 # --- ETAPA 2: CONFIGURAR O AMBIENTE PYTHON ---
-# Copia o arquivo de requerimentos e instala as dependências
+# Copia o ficheiro de requerimentos e instala as dependências
 COPY requirements.txt .
 RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r requirements.txt
 
 # Copia o script de treinamento
 COPY train.py .
 
-# Define o caminho do cache para evitar erros de permissão
+# Define o caminho da cache para evitar erros de permissão
 ENV HF_HOME=/app/cache/huggingface
 ENV SENTENCE_TRANSFORMERS_HOME=/app/cache/torch
 RUN mkdir -p $HF_HOME && mkdir -p $SENTENCE_TRANSFORMERS_HOME && chown -R 1000:1000 /app/cache
 
-# --- ETAPA 3: EXECUTAR O SCRIPT ---
-# Executa o script de treinamento quando o Space iniciar
-CMD ["python", "train.py"]
+# --- ETAPA 3: EXECUTAR O SCRIPT E MANTER O CONTÊINER VIVO ---
+# Executa o script e, após o término, mantém o contêiner a correr.
+CMD ["sh", "-c", "python train.py && sleep infinity"]