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Dockerfile

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 # ---- Base Stage ----
-# 关键：使用与你项目要求匹配的 Python 3.13 版本
 FROM ghcr.io/astral-sh/uv:python3.13-bookworm-slim AS base
 WORKDIR /app
+
 # ---- Builder Stage ----
-# 在这个独立的阶段，我们只负责构建包含所有依赖的虚拟环境
 FROM base AS builder
-# 优化 Docker 缓存：只复制 pyproject.toml 文件
-# 这样，只有当你的依赖发生变化时，这一层及之后的层才会重新构建
 COPY pyproject.toml .
-# 关键步骤：
-# 1. 创建虚拟环境 .venv
-# 2. 激活环境
-# 3. 使用 `uv pip install .` 直接从 pyproject.toml 安装所有依赖
-#    uv 会自动读取文件中的依赖项和你的镜像源配置
 RUN uv venv && \
     . .venv/bin/activate && \
     uv pip install . --no-cache-dir
+
 # ---- Final Stage ----
-# 这是最终运行的镜像，它只包含运行应用所需的最少文件
 FROM base AS final
-# 设置你的应用需要的环境变量
-
-ENV WARP_ACCESS_LOG=false
-
-ENV OPENAI_ACCESS_LOG=false
-# 从 builder 阶段，复制已经构建好的、包含所有依赖的虚拟环境
+ENV WARP_LOG_LEVEL=info
+ENV WARP_ACCESS_LOG=true
+ENV OPENAI_LOG_LEVEL=info
+ENV OPENAI_ACCESS_LOG=true
 COPY --from=builder /app/.venv ./.venv
-# 复制你的所有应用代码（.py 文件等）
-# 这一步放在后面，这样你修改代码时，Docker 不会重新安装所有依赖
 COPY . .
-# 最终的启动命令：
-# 直接使用我们预先构建好的虚拟环境中的 Python 解释器来执行脚本
-# 这个过程完全是只读的，不会再有任何权限问题
-CMD ["./.venv/bin/python", "./start.py"]
+
+# 解决方案：创建符号链接
+RUN mkdir -p /tmp/logs
+RUN ln -s /tmp/logs /app/logs
+
+CMD ["./.venv/bin/python", "./start.py"]