revert: to the 8b2e214

Dockerfile

@@ -1,13 +1,13 @@
 # ==============================
-# Финальная, Проверенная Версия Dockerfile с GPU-ускорением FFmpeg
+# Финальная, Проверенная Версия Dockerfile
 # ==============================
+
 FROM pytorch/pytorch:2.2.1-cuda12.1-cudnn8-devel
 
 # ==============================
 # Переменные окружения
 # ==============================
-ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive \
-    PIP_CACHE_DIR=/data/.cache/pip \
+ENV PIP_CACHE_DIR=/data/.cache/pip \
     HF_HOME=/data/.cache/huggingface \
     OMP_NUM_THREADS=1 \
     YOLO_CONFIG_DIR=/data/.cache/ultralytics \
@@ -16,86 +16,53 @@ ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive \
     FORCE_CUDA=1 \
     PYTHONUNBUFFERED=1
 
-# !!! Ключевое исправление для Runtime !!!
-# Добавляем путь к библиотекам драйвера NVIDIA в LD_LIBRARY_PATH.
-# Это позволит ffmpeg найти libnvidia-encode.so.1 во время выполнения.
-ENV LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/nvidia/lib64:${LD_LIBRARY_PATH}
-
 # ==============================
-# Компиляция FFmpeg из исходного кода с поддержкой NVENC
+# Системные зависимости
 # ==============================
-# 1. Устанавливаем все зависимости для сборки
 RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
-    build-essential \
-    yasm \
-    cmake \
-    libtool \
-    libc6-dev \
-    unzip \
-    wget \
-    git \
-    libgl1 \
-    libglib2.0-0 \
-    espeak-ng \
-    nasm \
-    libx264-dev \
-    libx265-dev \
-    libnuma-dev \
-    libvpx-dev \
-    libfdk-aac-dev \
-    libmp3lame-dev \
-    libopus-dev \
+        git \
+        libgl1 \
+        libglib2.0-0 \
+        espeak-ng \
+        build-essential \
     && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
 
-# 2. Компилируем и устанавливаем FFmpeg в одном RUN-слое для надежности
-RUN mkdir -p /tmp/ffmpeg_sources && \
-    cd /tmp/ffmpeg_sources && \
-    # Получаем новейшие заголовки из официального репозитория GitHub
-    git clone https://github.com/FFmpeg/nv-codec-headers.git && \
-    cd nv-codec-headers && make install && cd .. && \
-    # Получаем новейший стабильный исходный код FFmpeg
-    wget https://ffmpeg.org/releases/ffmpeg-7.0.1.tar.bz2 && \
-    tar xjf ffmpeg-7.0.1.tar.bz2 && \
-    cd ffmpeg-7.0.1 && \
-    # Конфигурируем, собираем и устанавливаем
-    ./configure \
-      --enable-gpl \
-      --enable-nonfree \
-      --enable-shared \
-      --enable-nvenc \
-      --enable-cuda-nvcc \
-      --enable-libnpp \
-      --extra-cflags="-I/usr/local/cuda/include" \
-      --extra-ldflags="-L/usr/local/cuda/lib64" && \
-    make -j$(nproc) && \
-    make install && \
-    ldconfig && \
-    # Очищаем временные файлы, чтобы уменьшить размер образа
-    cd / && rm -rf /tmp/ffmpeg_sources
-
 # ==============================
 # Установка Python зависимостей
 # ==============================
 WORKDIR /app
 COPY requirements.txt .
 
+# Обновляем pip и ставим flash-attn отдельно, так как он требует сборки
 RUN pip install --upgrade pip setuptools wheel && \
-    pip install --no-cache-dir "flash-attn==2.5.8" --no-build-isolation && \
-    pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
+    pip install --no-cache-dir "flash-attn==2.5.8" --no-build-isolation
+
+# Ставим все остальные зависимости из нашего "железобетонного" списка
+RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
 
 # ==============================
 # Копируем код и кэшируем модели
 # ==============================
 COPY . .
 
+# Создаем пользователя ДО кэширования, чтобы кэш принадлежал ему
 RUN useradd -m -u 1000 appuser && \
     mkdir -p /data/.cache && \
     chown -R appuser:appuser /app /data
 
+# Переключаемся на non-root пользователя
 USER appuser
 
 # --- Кэшируем модели от имени appuser ---
+# iopaint Lama
 RUN iopaint download --model lama
+
+# Coqui TTS XTTS-v2
+# Мы скачиваем модель в режиме CPU (gpu=False), чтобы избежать ошибки AssertionError
+# во время сборки. В рантайме модель все равно будет подхвачена на GPU,
+# так как в logic.py мы передаем gpu=(self.device == "cuda").
+# Используем ModelManager для того, чтобы ТОЛЬКО скачать файлы, не загружая их в память.
+# Это предотвратит OOM Killer во время сборки.
 RUN echo "y" | python -c "from TTS.utils.manage import ModelManager; mm = ModelManager(); mm.download_model('tts_models/multilingual/multi-dataset/xtts_v2')"
 
 # ==============================

video_assembler.py

@@ -95,7 +95,7 @@ def assemble_video_with_narration(image_contents: list, audio_chunks: list, outp
         final_video.write_videofile(
             output_path,
             fps=24,
-            codec="h264_nvenc",
+            codec="libx264",
             audio_codec="aac",
             temp_audiofile="temp-audio.m4a",
             remove_temp=True,