Dockerfile

# --- Stage 1: Frontend Build ---
    FROM node:20-slim as frontend-builder

    WORKDIR /app/frontend
    
    # package.json 및 package-lock.json 복사
    COPY frontend/package*.json ./
    
    # 의존성 설치
    RUN npm install
    
    # 나머지 프론트엔드 코드 복사
    COPY frontend/ .
    
    # 프론트엔드 빌드 (Vue CLI 프로젝트의 경우 'npm run build'가 적합)
    RUN npm run build
    
    
    # --- Stage 2: Backend and Combined Serving via FastAPI (Uvicorn) ---
    FROM python:3.11-slim-bookworm
    
    WORKDIR /app
    
    # 시스템 패키지 업데이트 및 build-essential (Python 패키지 빌드용), curl, git 설치
    # Ollama 설치 스크립트가 필요 없으므로 bash는 제거 가능하지만, 다른 용도로 필요할 수 있어 유지합니다.
    RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
        build-essential \
        curl \
        git \
        bash \
        && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
    
    # Python 종속성 설치
    COPY backend/requirements.txt ./backend/requirements.txt
    RUN pip install --no-cache-dir -r backend/requirements.txt
    
    # 백엔드 소스 코드 복사
    COPY backend/ ./backend/
    
    # Hugging Face 캐시 디렉토리 설정 (모델이 직접 다운로드되지 않으므로 필요 없을 수 있지만, 안전을 위해 유지)
    ENV TRANSFORMERS_CACHE="/tmp/hf_cache"
    ENV HF_HOME="/tmp/hf_cache" 
    
    # ✨ Ollama 설치 및 모델 다운로드 단계 제거 ✨
    # 이 부분은 Hugging Face Spaces 환경에서 관리됩니다.
    # RUN curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
    # RUN sh -c "ollama serve & \
    #     ATTEMPTS=0; \
    #     while ! curl -s http://localhost:11434 > /dev/null && ATTEMPTS < 30; do \
    #         ATTEMPTS=$((ATTEMPTS+1)); \
    #         echo 'Waiting for Ollama server to start... (Attempt '$ATTEMPTS'/30)'; \
    #         sleep 2; \
    #     done; \
    #     if [ $ATTEMPTS -eq 30 ]; then \
    #         echo 'Ollama server did not start in time. Exiting.'; \
    #         exit 1; \
    #     fi; \
    #     echo 'Ollama server started. Pulling model...'; \
    #     ollama pull hf.co/DevQuasar/naver-hyperclovax.HyperCLOVAX-SEED-Text-Instruct-0.5B-GGUF:F16"
    
    # 프론트엔드 빌드 결과물을 백엔드 앱이 접근할 수 있는 경로로 복사합니다.
    # /app/static 폴더를 만들고 그 안에 Vue.js 빌드 결과물을 넣습니다.
    RUN mkdir -p /app/static
    COPY --from=frontend-builder /app/frontend/dist /app/static
    
    # 최종 실행 명령어
    # 애플리케이션 포트 설정 (허깅페이스 스페이스는 7860번 포트를 사용)
    EXPOSE 7860
    
    # CMD를 수정하여 Uvicorn만 실행합니다.
    # Ollama 서버는 Hugging Face Spaces 환경에서 별도로 관리됩니다.
    # 백엔드 main.py의 `OLLAMA_API_BASE_URL` 환경 변수가 `http://127.0.0.1:11434`로 설정되어 있는지 확인하세요.
    # (Hugging Face Spaces에서 Ollama SDK를 사용하면 보통 이 주소로 접근 가능합니다.)
    CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "${PORT:-7860}", "--app-dir", "backend/app"]