Update Dockerfile

Dockerfile

@@ -1,32 +1,33 @@
 FROM python:3.10-slim
 
-# === Установка системных зависимостей ===
+# Минимальные зависимости (без тяжёлого build-essential на постоянной основе)
 RUN apt-get update && apt-get install -y \
-    build-essential \
-    cmake \
     libopenblas-dev \
     curl \
     && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
 
 WORKDIR /app
 
-# === Установка Python зависимостей ===
+# Установка Python пакетов
 RUN pip install --no-cache-dir fastapi uvicorn huggingface_hub pydantic
 
-# === Установка llama-cpp-python с принудительной сборкой под CPU ===
-# Добавляем флаги для OpenBLAS и отключаем ненужные backends
-RUN CMAKE_ARGS="-DLLAMA_BLAS=ON -DLLAMA_BLAS_VENDOR=OpenBLAS -DLLAMA_CUBLAS=OFF" \
-    pip install --no-cache-dir llama-cpp-python \
-    --force-reinstall --no-binary llama-cpp-python
+# === Самый быстрый способ на HF Spaces — готовый CPU wheel ===
+# Вариант 1: Через официальный индекс (часто работает)
+RUN pip install llama-cpp-python \
+    --extra-index-url https://abetlen.github.io/llama-cpp-python/whl/cpu
+
+# Если выше не сработает — попробуй конкретный wheel (более стабильный вариант):
+# RUN pip install https://github.com/abetlen/llama-cpp-python/releases/download/v0.3.19/llama_cpp_python-0.3.19-cp310-cp310-linux_x86_64.whl
+
+# Или ещё один проверенный способ:
+# RUN CMAKE_ARGS="-DLLAMA_BLAS=ON -DLLAMA_BLAS_VENDOR=OpenBLAS" \
+#     pip install llama-cpp-python --no-cache-dir --force-reinstall --no-binary llama-cpp-python
 
-# Создаём непривилегированного пользователя
 RUN useradd -m -u 1000 user
 USER user
-ENV HOME=/home/user \
-    PATH="/home/user/.local/bin:${PATH}"
 
 COPY --chown=user app.py .
 
 EXPOSE 7860
 
-CMD ["uvicorn", "app:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "7860", "--workers", "1"]
+CMD ["uvicorn", "app:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "7860"]