Update app.py

app.py

@@ -32,6 +32,16 @@ print(f"Diretório atual adicionado ao sys.path.")
 # --- ETAPA 3: Instalar Dependências Corretamente ---
 python_executable = sys.executable
 
+# CORREÇÃO: Instalar o Apex a partir do código-fonte para garantir a compatibilidade com a GPU.
+# A instalação de um wheel pré-compilado pode causar o erro "CUDA error: no kernel image is available"
+# se o wheel não foi compilado para a arquitetura de GPU específica do ambiente de execução.
+print("Instalando Apex a partir do código-fonte...")
+subprocess.run(
+    [python_executable, "-m", "pip", "install", "git+https://github.com/NVIDIA/apex.git"],
+    check=True
+)
+print("✅ Configuração do Apex concluída.")
+
 
 from pathlib import Path
 from urllib.parse import urlparse
@@ -48,12 +58,6 @@ def load_file_from_url(url, model_dir='.', progress=True, file_name=None):
         download_url_to_file(url, cached_file, hash_prefix=None, progress=progress)
     return cached_file
 
-apex_url = 'https://huggingface.co/ByteDance-Seed/SeedVR2-3B/resolve/main/apex-0.1-cp310-cp310-linux_x86_64.whl'
-apex_wheel_path = load_file_from_url(url=apex_url)
-print("Instalando Apex a partir do wheel baixado...")
-subprocess.run([python_executable, "-m", "pip", "install", "--force-reinstall", "--no-cache-dir", apex_wheel_path], check=True)
-print("✅ Configuração do Apex concluída.")
-
 # --- ETAPA 4: Baixar os Modelos Pré-treinados ---
 print("Baixando modelos pré-treinados...")
 import torch