Dockerfile

# 1. 파이썬 버전을 3.11으로 설정
FROM python:3.11-slim

# 2. 필요한 시스템 패키지 및 git-lfs 설치
RUN pip install --no-cache-dir hf_transfer>=0.1.6
RUN apt-get update && apt-get install -y \
    build-essential \
    curl \
    git \
    git-lfs \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# 기존 명령어 (404 오류 발생)
# RUN curl -L --fail https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64 -o /usr/local/bin/ollama \
#     && chmod +x /usr/local/bin/ollama

# 수정된 명령어 (install.sh 스크립트 사용)
RUN curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# Ollama가 쓸 홈/모델 경로를 /app/.ollama 로 통일
ENV OLLAMA_HOME=/app/.ollama
ENV OLLAMA_MODELS=/app/.ollama
RUN mkdir -p /app/.ollama && chmod -R 777 /app/.ollama

# 빌드 중 잠깐 서버를 띄워서 모델만 미리 받아두고 종료
RUN set -eux; \
    ollama serve & pid=$!; \
    i=0; \
    until curl -fsS http://127.0.0.1:11434/api/tags >/dev/null 2>&1; do \
      i=$((i+1)); \
      [ "$i" -lt 60 ] || { echo "Ollama not ready"; kill "$pid"; exit 1; }; \
      sleep 1; \
    done; \
    ollama pull gemma2:9b; \
    kill "$pid" || true

# 3. 작업 디렉터리 설정
WORKDIR /app

# 6. 파이썬 라이브러리 설치
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# 4. 소스 코드 복사
COPY . /app

# 5. Git LFS 설정 및 대용량 파일 다운로드
RUN git lfs install && git lfs pull || true

# 7. 스트림릿이 사용할 설정 폴더를 미리 만들고 권한 부여 (PermissionError 해결)
# 권한/경로 고정
ENV HOME=/app
ENV STREAMLIT_HOME=/app/.streamlit
RUN mkdir -p /app/.streamlit && chmod -R 777 /app/.streamlit

# 권장: 캐시 경로를 환경변수로 고정
ENV HF_HOME=/tmp/hf-home \
    TRANSFORMERS_CACHE=/tmp/hf-cache \
    HUGGINGFACE_HUB_CACHE=/tmp/hf-cache \
    TORCH_HOME=/tmp/torch-cache \
    XDG_CACHE_HOME=/tmp/xdg-cache

RUN mkdir -p /tmp/hf-home /tmp/hf-cache /tmp/torch-cache /tmp/xdg-cache

# 내부 연결용 환경변수(앱에서 읽게 하려면 편의상 지정)
ENV OLLAMA_HOST=http://127.0.0.1:11434
EXPOSE 8501
# (외부로 Ollama를 열 필요는 없지만, 있어도 무방) 
EXPOSE 11434

# 🔴 최종 실행 커맨드: ollama serve → 레디체크 → streamlit
CMD bash -lc '\
  ollama serve & \
  for i in {1..120}; do curl -fsS http://127.0.0.1:11434/api/version >/dev/null && break || sleep 1; done; \
  ollama pull ${OLLAMA_MODEL} || exit 1; \
  streamlit run app.py --server.address=0.0.0.0 --server.port=${PORT:-8501}'