Optimize: Final refinement for Hugging Face Docker SDK (0.0.0.0:7860)

.dockerignore

@@ -0,0 +1,8 @@
+.venv
+.git
+.gitignore
+__pycache__
+*.pyc
+.ipynb_checkpoints
+.gemini
+.DS_Store

Dockerfile

@@ -1,31 +1,32 @@
-# 1. Python 3.10 슬림 버전 베이스 이미지 사용
+# 1. 고성능 인스턴스 대응을 위한 베이스 이미지
 FROM python:3.10-slim
 
-# 2. 필수 시스템 패키지 설치 (git-lfs, libgomp1 등)
+# 2. 필수 시스템 패키지 설치
 RUN apt-get update && apt-get install -y \
     git \
     git-lfs \
     libgomp1 \
     && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
 
-# 3. 사용자(user) 생성 (Hugging Face Spaces 보안 정책 대응)
+# 3. 사용자 환경 설정
 RUN useradd -m -u 1000 user
 USER user
 ENV HOME=/home/user \
-    PATH=/home/user/.local/bin:$PATH
+    PATH=/home/user/.local/bin:$PATH \
+    PYTHONUNBUFFERED=1
 
 WORKDIR $HOME/app
 
-# 4. 의존성 파일 복사 및 설치
+# 4. 의존성 설치 (캐시 활용을 위해 먼저 복사)
 COPY --chown=user requirements.txt .
 RUN pip install --no-cache-dir --upgrade pip && \
     pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
 
-# 5. 프로젝트 전체 파일 복사 (권한 유지)
+# 5. 소스 코드 복사
 COPY --chown=user . .
 
-# 6. 포트 설정 (Gradio 기본 포트)
+# 6. 포트 개방 (Hugging Face 고정 포트)
 EXPOSE 7860
 
-# 7. 실행 명령 (Gradio 앱 실행)
+# 7. 실행
 CMD ["python", "app.py"]

app.py

@@ -141,4 +141,5 @@ with gr.Blocks(title="KCB AI Consultant") as demo:
     submit_btn.click(clear_msg, [msg, chatbot], [msg, chatbot]).then(generate_response, [chatbot, msg, analysis_report], [chatbot, msg])
 
 if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()
+    # Docker 환경에서는 반드시 server_name="0.0.0.0"과 port=7860 설정이 필요합니다.
+    demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)