Update Dockerfile

Dockerfile

@@ -1,15 +1,16 @@
 FROM python:3.10-slim
 
-# 1. Устанавливаем только необходимые системные либы
+# 1. Устанавливаем системные зависимости для работы C++ библиотек
 RUN apt-get update && apt-get install -y \
+    build-essential \
     libopenblas-dev \
     curl \
     && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
 
 WORKDIR /app
 
-# 2. Устанавливаем зависимости
-# Используем стабильную версию и официальный индекс для CPU
+# 2. Устанавливаем зависимости Python
+# Мы фиксируем версию, которая стабильно работает на CPU
 RUN pip install --no-cache-dir \
     fastapi \
     uvicorn \
@@ -17,16 +18,15 @@ RUN pip install --no-cache-dir \
     pydantic \
     llama-cpp-python==0.2.90
 
-# 3. Настройка пользователя (требование Hugging Face)
+# 3. Настройка прав (Hugging Face требует запуска от юзера 1000)
 RUN useradd -m -u 1000 user
 USER user
 ENV HOME=/home/user \
     PATH=/home/user/.local/bin:$PATH
 
-# 4. Копируем твой app.py
+# 4. Копируем твой код
 COPY --chown=user app.py .
 
-# 5. Скрипт запуска: сначала качаем модель, потом запускаем сервер
-# Мы скачиваем версию Q4_K_M (золотая середина веса и качества)
-CMD python -c "from huggingface_hub import hf_hub_download; hf_hub_download(repo_id='bartowski/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF', filename='Llama-3.2-3B-Instruct-Q4_K_M.gguf', local_dir='./')" && \
-    uvicorn app:app --host 0.0.0.0 --port 7860
+# 5. Запуск
+# Порт 7860 обязателен для HF Spaces
+CMD ["uvicorn", "app:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "7860"]