Dockerfile

# 1. 우분투 24.04 기반 이미지 사용 (GLIBC 2.39 포함, Python 3.12 내장)
FROM ubuntu:24.04

# 2. 필요한 기본 패키지 설치 (빌드 도구, 기타 필수 라이브러리 / 파이썬은 이미 내장됨)
RUN apt-get update && apt-get upgrade -y && \
    apt-get install -y \
    software-properties-common \
    build-essential \
    gcc g++ cmake \
    python3-venv python3-dev python3-pip \
    curl git

# 3. 가상환경 생성 및 pip, setuptools, wheel 업그레이드
RUN python3 -m venv /opt/venv && \
    /opt/venv/bin/pip install --upgrade pip setuptools wheel

# 4. 환경 변수 설정 (가상환경 활성화)
ENV PATH="/opt/venv/bin:${PATH}"
ENV HF_HOME=/app/huggingface_cache

# 5. 컨테이너 내부에 코드를 저장할 작업 폴더를 만듦
WORKDIR /app

# 6. 보안을 위해 권한이 제한된 새로운 사용자(user)를 생성하고 소유권을 이전
RUN useradd -m -u 1010 user

# huggingface_cache만 권한 설정 (user 생성 이후 반드시 수행)
RUN mkdir -p /app/huggingface_cache && chmod -R 777 /app/huggingface_cache

# 7. requirements.txt 파일과 wheel 파일을 복사
COPY ./requirements.txt requirements.txt
COPY ./llama_cpp_python-0.3.11-cp312-cp312-linux_x86_64.whl .

# 8. llama-cpp-python을 wheel 파일로 설치 후 나머지 라이브러리 설치 (가상환경 내 pip 사용)
USER root
RUN pip install --no-cache-dir ./llama_cpp_python-0.3.11-cp312-cp312-linux_x86_64.whl
RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r requirements.txt

# 9. user로 전환 (앱 실행은 반드시 user로)
USER user

# 10. 나머지 모든 소스 코드를 작업 폴더에 복사
COPY . /app

# 11. 모든 준비가 끝나면, 서버를 실행
CMD ["uvicorn", "app:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "7860"]