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bbc3e19 7ef1aa8 bbc3e19 7ef1aa8 bbc3e19 7ef1aa8 bbc3e19 064e5d5 bbc3e19 864294b bbc3e19 8593529 b239e0b f8090c3 959e9db bbc3e19 7ef1aa8 bbc3e19 4bc00bd bbc3e19 4bc00bd f8090c3 bbc3e19 8593529 f8090c3 bbc3e19 064e5d5 eb10d75 7ef1aa8 14fae34 7ef1aa8 4bc00bd bbc3e19 | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 | # Utiliser Micromamba pour éviter les problèmes de compilation binaire
FROM mambaorg/micromamba:latest
USER root
RUN apt-get update && apt-get install -y \
libsndfile1 \
ffmpeg \
git \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
WORKDIR /app
# Création de l'environnement avec les paquets critiques déjà compilés
RUN micromamba install -y -n base -c conda-forge \
python=3.10 \
"numpy<2.0.0" \
cython \
youtokentome \
"pyarrow<15.0.0" \
datasets \
setuptools \
&& micromamba clean --all --yes
# Passer sur l'environnement par défaut
ARG MAMBA_DOCKERFILE_ACTIVATE=1
# Installer les dépendances Python restantes
COPY requirements.txt .
# Nettoyage agressif du requirements.txt pour ne laisser que le strict nécessaire à pip
RUN sed -i '/numpy/d' requirements.txt && \
sed -i '/Cython/d' requirements.txt && \
sed -i '/youtokentome/d' requirements.txt && \
sed -i '/pyarrow/d' requirements.txt && \
sed -i '/datasets/d' requirements.txt
# On installe explicitement PyTorch pour CPU d'abord pour gagner en espace et en stabilité
RUN pip install --no-cache-dir torch==2.1.2+cpu --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
RUN pip install --no-cache-dir "setuptools<70.0.0" "numpy<2.0.0" wheel && \
pip install --no-cache-dir -r requirements.txt "numpy<2.0.0"
# Dossier modèle et script
RUN mkdir -p /app/models
COPY server_asr.py .
EXPOSE 7860
# Lancer avec micromamba-run pour être dans l'environnement
CMD ["micromamba", "run", "-n", "base", "python", "server_asr.py"]
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