Update Dockerfile

Dockerfile

@@ -10,19 +10,16 @@ RUN apt-get update && apt-get install -y \
     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)
+# Ollama 설치
 RUN curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
 
-# Ollama가 쓸 홈/모델 경로를 /app/.ollama 로 통일
+# 환경변수 설정 (명시적으로 모델명 지정)
+ENV OLLAMA_MODEL=gemma2:9b
 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
+# 빌드 중 모델 다운로드
 RUN set -eux; \
     ollama serve & pid=$!; \
     i=0; \
@@ -47,13 +44,11 @@ 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
+# 환경변수 설정
 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 \
@@ -62,15 +57,24 @@ ENV HF_HOME=/tmp/hf-home \
 
 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
+# 수정된 CMD
 CMD bash -lc '\
+  export OLLAMA_MODEL=${OLLAMA_MODEL:-gemma2:9b}; \
+  echo "Starting Ollama with model: $OLLAMA_MODEL"; \
   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 ${OLLAMA_MODEL} || exit 1; \
+  for i in {1..120}; do \
+    if curl -fsS http://127.0.0.1:11434/api/version >/dev/null 2>&1; then \
+      echo "Ollama server is ready"; \
+      break; \
+    fi; \
+    echo "Waiting for Ollama... ($i/120)"; \
+    sleep 1; \
+  done; \
+  echo "Ensuring model is available: $OLLAMA_MODEL"; \
+  ollama pull "$OLLAMA_MODEL" || { echo "Failed to pull model"; exit 1; }; \
+  echo "Starting Streamlit app"; \
   streamlit run app.py --server.address=0.0.0.0 --server.port=${PORT:-8501}'