Dockerfile

# 1. 基础镜像：选择 Python 3.10（适配 transformers、torch 等库的稳定版本）
FROM python:3.10-slim

# 2. 设置工作目录（避免文件混乱）
WORKDIR /app

# 3. 安装系统依赖（解决 torch、transformers 依赖的底层库问题）
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
    gcc \
    g++ \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# 4. 复制依赖文件并安装 Python 库（先复制 requirements.txt 可利用 Docker 缓存，加速后续构建）
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# 5. 复制所有应用代码（包括 app.py）
COPY . .

# 6. 设置环境变量（可选，用于指定模型加载设备、日志级别等）
# 说明：PYTHONUNBUFFERED=1 确保日志实时输出；TORCH_DEVICE 仅为标识，实际以代码检测为准
ENV PYTHONUNBUFFERED=1
ENV TORCH_DEVICE=cuda

# 7. 暴露端口（Hugging Face Spaces 会自动映射该端口，需与 app.py 中 uvicorn 端口一致）
EXPOSE 7860

# 8. 启动命令（启动 uvicorn 服务，确保进程前台运行）
CMD ["uvicorn", "app:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "7860", "--workers", "1"]