Use Python script for reliable model download

Dockerfile

@@ -2,7 +2,7 @@ FROM python:3.10-slim
 
 WORKDIR /app
 
-# 1. تثبيت الحزم الأساسية + أدوات البناء + OpenSSL + شهادات CA + libvips
+# تثبيت الحزم الأساسية + أدوات البناء + OpenSSL + شهادات CA + libvips
 RUN apt-get update && apt-get install -y \
     build-essential \
     cmake \
@@ -14,13 +14,13 @@ RUN apt-get update && apt-get install -y \
     libvips-dev \
     && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
 
-# 2. تحديث شهادات CA
+# تحديث شهادات CA
 RUN update-ca-certificates
 
-# 3. استنساخ llama.cpp الرسمي
+# استنساخ llama.cpp الرسمي
 RUN git clone https://github.com/ggml-org/llama.cpp.git .
 
-# 4. بناء llama-server مع دعم OpenBLAS و OpenSSL و CURL و libvips
+# بناء llama-server مع دعم OpenBLAS و OpenSSL و CURL و libvips
 RUN mkdir build && cd build && cmake .. \
     -DLLAMA_OPENBLAS=ON \
     -DLLAMA_OPENSSL=ON \
@@ -28,20 +28,24 @@ RUN mkdir build && cd build && cmake .. \
     -DLLAMA_VIP=ON \
     && cmake --build . --config Release -j 2 --target llama-server
 
-# 5. نسخ متطلبات بايثون وتثبيتها (بما فيها huggingface_hub)
+# نسخ متطلبات بايثون وتثبيتها (بما فيها huggingface_hub)
 COPY requirements.txt .
 RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
 
-# 6. تنزيل ملفات النموذج (Q5_K_XL و mmproj) باستخدام huggingface-cli
-RUN huggingface-cli download unsloth/gemma-4-E4B-it-GGUF gemma-4-E4B-it-UD-Q5_K_XL.gguf --local-dir . --local-dir-use-symlinks False
-RUN huggingface-cli download unsloth/gemma-4-E4B-it-GGUF mmproj-BF16.gguf --local-dir . --local-dir-use-symlinks False
+# إنشاء سكريبت بايثون لتنزيل النموذج
+RUN echo 'from huggingface_hub import hf_hub_download\n\
+hf_hub_download(repo_id="unsloth/gemma-4-E4B-it-GGUF", filename="gemma-4-E4B-it-UD-Q5_K_XL.gguf", local_dir=".")\n\
+hf_hub_download(repo_id="unsloth/gemma-4-E4B-it-GGUF", filename="mmproj-BF16.gguf", local_dir=".")' > download_model.py
 
-# 7. نسخ تطبيق FastAPI
+# تنفيذ سكريبت التحميل
+RUN python download_model.py
+
+# نسخ تطبيق FastAPI
 COPY app.py .
 
-# 8. فتح المنافذ
+# فتح المنافذ
 EXPOSE 7860
 EXPOSE 8080
 
-# 9. تشغيل الخدمة مع إعدادات الأداء المضمونة
+# تشغيل الخدمة مع إعدادات الأداء المضمونة
 CMD ./build/bin/llama-server -m gemma-4-E4B-it-UD-Q5_K_XL.gguf --mmproj mmproj-BF16.gguf --port 8080 --host 127.0.0.1 -c 4096 --cache-ram 1536 --threads 1 --threads-batch 1 --parallel 1 --flash-attn on & uvicorn app:app --host 0.0.0.0 --port 7860