add app

Dockerfile

@@ -0,0 +1,39 @@
+# 1. Используем Python 3.10 (под него точно есть готовые колеса/wheels)
+FROM python:3.10-slim
+
+# 2. Настраиваем окружение, чтобы логи выводились сразу
+ENV PYTHONUNBUFFERED=1 \
+    PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1 \
+    # Настраиваем кеш HF в доступную для записи папку
+    HF_HOME=/home/user/cache \
+    HOME=/home/user \
+    PATH=/home/user/.local/bin:$PATH
+
+WORKDIR /app
+
+# 3. Устанавливаем минимальные системные утилиты (на всякий случай, быстро)
+RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
+    curl \
+    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
+
+# 4. Создаем пользователя (требование HF)
+RUN useradd -m -u 1000 user
+USER user
+RUN mkdir -p $HF_HOME
+
+# 5. Сначала копируем и ставим легкие зависимости (кешируется)
+COPY --chown=user requirements.txt requirements.txt
+RUN pip install --no-cache-dir --upgrade pip && \
+    pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
+
+# 6. КЛЮЧЕВОЙ МОМЕНТ: Ставим llama-cpp-python из готового колеса
+# Мы явно указываем индекс для CPU. Это занимает секунды вместо минут.
+RUN pip install --no-cache-dir llama-cpp-python \
+    --extra-index-url https://abetlen.github.io/llama-cpp-python/whl/cpu
+
+# 7. Копируем код приложения (в последнюю очередь, чтобы правки кода не триггерили переустановку либ)
+COPY --chown=user app.py app.py
+
+# 8. Запускаем
+EXPOSE 7860
+CMD ["uvicorn", "app:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "7860"]

requirements.txt

@@ -0,0 +1,6 @@
+fastapi
+uvicorn
+gradio
+huggingface_hub
+sse-starlette
+pydantic