Update Dockerfile

Dockerfile

@@ -1,177 +1,50 @@
-FROM python:3.11-slim
+FROM python:3.11-slim AS builder
 
-# Définir le répertoire de travail
-WORKDIR /app
+ENV PYTHONUNBUFFERED=1 \
+    PIP_NO_CACHE_DIR=off \
+    PIP_DISABLE_PIP_VERSION_CHECK=on \
+    PIP_DEFAULT_TIMEOUT=100 \
+    PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1
 
-# Installer les dépendances système nécessaires
 RUN apt-get update && apt-get install -y \
     build-essential \
-    curl \
-    wget \
     && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
 
-# Créer un utilisateur non-root
-RUN groupadd -r appuser && useradd --no-log-init -r -g appuser -d /app appuser
-
-# Créer les dossiers de cache et de travail avec les bonnes permissions
-RUN mkdir -p /tmp/huggingface_cache && \
-    mkdir -p /tmp/vector_store && \
-    mkdir -p /app/knowledge_base && \
-    mkdir -p /app/cache && \
-    chown -R appuser:appuser /tmp/huggingface_cache && \
-    chown -R appuser:appuser /tmp/vector_store && \
-    chown -R appuser:appuser /app && \
-    chmod -R 755 /tmp/huggingface_cache && \
-    chmod -R 755 /tmp/vector_store && \
-    chmod -R 755 /app
-
-# Variables d'environnement pour Hugging Face et l'application
-ENV HF_HOME=/tmp/huggingface_cache
-ENV TRANSFORMERS_CACHE=/tmp/huggingface_cache
-ENV SENTENCE_TRANSFORMERS_HOME=/tmp/huggingface_cache
-ENV HF_DATASETS_CACHE=/tmp/huggingface_cache
-ENV VECTOR_STORE_PATH=/tmp/vector_store
-ENV PYTHONPATH=/app
-ENV PYTHONUNBUFFERED=1
+RUN pip install uv
+
+WORKDIR /app
 
-# Copier et installer les dépendances
 COPY requirements.txt .
-RUN pip install --no-cache-dir --upgrade pip && \
-    pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
-
-# Script de pré-téléchargement du modèle
-RUN echo '#!/usr/bin/env python3\n\
-import os\n\
-import sys\n\
-import logging\n\
-\n\
-# Configuration du logging\n\
-logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s")\n\
-logger = logging.getLogger(__name__)\n\
-\n\
-def download_model():\n\
-    """Télécharge le modèle sentence-transformers avec gestion d'\''erreurs."""\n\
-    try:\n\
-        # Configuration des variables d'\''environnement\n\
-        cache_dir = "/tmp/huggingface_cache"\n\
-        os.makedirs(cache_dir, exist_ok=True)\n\
-        \n\
-        os.environ["HF_HOME"] = cache_dir\n\
-        os.environ["TRANSFORMERS_CACHE"] = cache_dir\n\
-        os.environ["SENTENCE_TRANSFORMERS_HOME"] = cache_dir\n\
-        \n\
-        logger.info("Début du téléchargement du modèle sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2...")\n\
-        \n\
-        # Import et téléchargement\n\
-        from sentence_transformers import SentenceTransformer\n\
-        model = SentenceTransformer(\n\
-            "sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2",\n\
-            cache_folder=cache_dir\n\
-        )\n\
-        \n\
-        logger.info("Modèle téléchargé avec succès!")\n\
-        \n\
-        # Test du modèle\n\
-        logger.info("Test du modèle...")\n\
-        test_embedding = model.encode(["test sentence"])\n\
-        logger.info(f"Test réussi - dimension des embeddings: {len(test_embedding[0])}")\n\
-        \n\
-        # Vérification de la sauvegarde\n\
-        model_path = os.path.join(cache_dir, "sentence_transformers_sentence-transformers_all-MiniLM-L6-v2")\n\
-        if os.path.exists(model_path):\n\
-            logger.info(f"Modèle sauvegardé dans: {model_path}")\n\
-        else:\n\
-            logger.warning("Le modèle ne semble pas avoir été sauvegardé correctement")\n\
-        \n\
-        return True\n\
-        \n\
-    except ImportError as e:\n\
-        logger.error(f"Erreur d'\''import: {e}")\n\
-        return False\n\
-    except Exception as e:\n\
-        logger.error(f"Erreur lors du téléchargement: {e}")\n\
-        return False\n\
-\n\
-if __name__ == "__main__":\n\
-    success = download_model()\n\
-    if success:\n\
-        logger.info("Pré-téléchargement terminé avec succès")\n\
-        sys.exit(0)\n\
-    else:\n\
-        logger.error("Échec du pré-téléchargement")\n\
-        sys.exit(1)\n\
-' > /tmp/download_model.py && \
-python /tmp/download_model.py
-
-# Alternative: Téléchargement via HuggingFace CLI (backup)
-RUN python -c "
-try:
-    from huggingface_hub import snapshot_download
-    print('Téléchargement via huggingface_hub en backup...')
-    snapshot_download(
-        repo_id='sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2',
-        cache_dir='/tmp/huggingface_cache',
-        local_dir='/tmp/huggingface_cache/models--sentence-transformers--all-MiniLM-L6-v2'
-    )
-    print('Backup téléchargé avec succès!')
-except Exception as e:
-    print(f'Backup échoué: {e}')
-" || echo "Backup download failed, will rely on main download"
-
-# Vérification que le modèle est bien téléchargé
-RUN python -c "
-import os
-cache_dir = '/tmp/huggingface_cache'
-model_files = []
-for root, dirs, files in os.walk(cache_dir):
-    for file in files:
-        if 'all-MiniLM-L6-v2' in root:
-            model_files.append(os.path.join(root, file))
-
-print(f'Fichiers du modèle trouvés: {len(model_files)}')
-if model_files:
-    print('Modèle correctement téléchargé!')
-    for f in model_files[:5]:  # Afficher les 5 premiers fichiers
-        print(f'  - {f}')
-    if len(model_files) > 5:
-        print(f'  ... et {len(model_files)-5} autres fichiers')
-else:
-    print('ATTENTION: Aucun fichier de modèle trouvé!')
-"
-
-# Copier le code source
-COPY --chown=appuser:appuser . .
-
-# Changer vers l'utilisateur non-root
-USER appuser
-
-# Exposer le port
-EXPOSE 8000
-
-# Test final que tout fonctionne
-RUN python -c "
-import sys
-try:
-    print('Test final de l\'application...')
-    # Test import du RAG Handler
-    from src.rag_handler import RAGHandler
-    print('✓ RAG Handler importé avec succès')
-    
-    # Test du modèle d'embeddings
-    print('Test du modèle d\'embeddings...')
-    import os
-    os.environ['HF_HOME'] = '/tmp/huggingface_cache'
-    
-    from sentence_transformers import SentenceTransformer
-    model = SentenceTransformer('sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2', cache_folder='/tmp/huggingface_cache')
-    test_result = model.encode(['test'])
-    print(f'✓ Modèle fonctionne - dimension: {len(test_result[0])}')
-    
-    print('✓ Tous les tests passés!')
-except Exception as e:
-    print(f'✗ Erreur lors des tests: {e}')
-    sys.exit(1)
-"
-
-# Commande de lancement
-CMD ["python", "-m", "uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]
+RUN uv pip install --system --no-cache -r requirements.txt
+
+FROM python:3.11-slim
+
+RUN apt-get update && apt-get install -y \
+    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
+
+WORKDIR /app
+
+COPY --from=builder /usr/local/lib/python3.11/site-packages /usr/local/lib/python3.11/site-packages
+COPY --from=builder /usr/local/bin /usr/local/bin
+
+COPY . .
+
+ENV PORT=8080
+ENV PYTHONPATH=/app
+ENV TRANSFORMERS_CACHE=/tmp/transformers
+ENV HF_HOME=/tmp/hf
+ENV CREW_STORAGE_DIR=/tmp/crew
+ENV HOME=/tmp
+ENV TMPDIR=/tmp
+
+RUN mkdir -p /tmp/transformers /tmp/hf /tmp/crew && \
+    chmod 777 /tmp/transformers /tmp/hf /tmp/crew
+
+RUN addgroup --system app && adduser --system --group app
+RUN chown -R app:app /app /tmp/transformers /tmp/hf
+
+USER app
+
+EXPOSE $PORT
+
+CMD exec uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port $PORT --workers 1