Update Dockerfile

Dockerfile

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-# Stage 1: Builder
-FROM python:3.12 AS builder
+# Usamos uma imagem oficial da NVIDIA com CUDA 12.1 e Ubuntu 22.04
+FROM nvidia/cuda:12.1.1-cudnn8-runtime-ubuntu22.04
+
+# Evitar perguntas interativas durante a instalação
+ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive
+
+# Instalar Python 3.12 e dependências do sistema para processamento de imagem (OpenCV/Dlib)
+RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
+    python3.12 \
+    python3.12-venv \
+    python3.12-dev \
+    python3-pip \
+    git \
+    cmake \
+    build-essential \
+    libopenblas-dev \
+    liblapack-dev \
+    libx11-6 \
+    libgl1-mesa-glx \
+    libglib2.0-0 \
+    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
+
+# Definir o Python 3.12 como o comando padrão 'python'
+RUN ln -sf /usr/bin/python3.12 /usr/bin/python3 && ln -sf /usr/bin/python3.12 /usr/bin/python
 
 WORKDIR /app
 
-RUN pip install --upgrade pip setuptools wheel
-
-RUN pip install cmake
-
-# Install system build dependencies
-RUN apt-get clean && apt-get -y update && \
-    apt-get install -y --no-install-recommends \
-        build-essential \
-        cmake \
-        libopenblas-dev \
-        liblapack-dev \
-        libx11-dev \
-        libpng-dev \
-        libjpeg-dev \
-        libtiff-dev && \
-    rm -rf /var/lib/apt/lists/*
-
-ENV CMAKE_BUILD_PARALLEL_LEVEL=4
-
-RUN python -m venv venv
-ENV VIRTUAL_ENV=/app/venv
-ENV PATH="$VIRTUAL_ENV/bin:$PATH"
-
-COPY requirements.txt .
-
-RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
-
-# Stage 2: Runner
-FROM python:3.12-slim AS runner
-
-WORKDIR /app
-
-# Install runtime dependency: libopenblas.so.0 is provided by libopenblas-base.
-RUN apt-get update && \
-    apt-get install -y --no-install-recommends \
-        libopenblas0 \
-        liblapack3 \
-        libx11-6 \
-        libpng16-16 \
-        libjpeg62-turbo \
-        libtiff6 && \
-    rm -rf /var/lib/apt/lists/*
+# Criar e configurar as pastas temporárias com as permissões necessárias para o Hugging Face
+RUN mkdir -p /tmp/model /tmp/huggingface /tmp/.cache /tmp/.gradio \
+    && chmod -R 777 /tmp/model /tmp/huggingface /tmp/.cache /tmp/.gradio
 
+# Definir as variáveis de ambiente para os caches e execução
 ENV HF_HOME=/tmp/huggingface
 ENV HUGGINGFACE_HUB_CACHE=/tmp/huggingface
 ENV XDG_CACHE_HOME=/tmp/.cache
 ENV GRADIO_CACHE_DIR=/tmp/.gradio
-ENV GRADIO_EXAMPLES_CACHE=/tmp/.gradio/cached_examples
 ENV PYTHONUNBUFFERED=1
 
-RUN mkdir -p /tmp/model /tmp/huggingface /tmp/.cache /tmp/.gradio /tmp/.gradio/cached_examples \
-    && chmod -R 777 /tmp/model /tmp/huggingface /tmp/.cache /tmp/.gradio /tmp/.gradio/cached_examples
+# Atualizar ferramentas de instalação
+RUN pip install --no-cache-dir --upgrade pip setuptools wheel
 
-COPY --from=builder /app/venv venv
+# Copiar o requirements.txt (usa a versão sem o sufixo +cpu que enviei antes)
+COPY requirements.txt .
 
-COPY app.py models.py test_functions.py test_compress.py ./
-COPY examples/ /app/examples/
-COPY assets/ /app/assets/
+# Instalar as bibliotecas Python (o PyTorch será instalado com suporte CUDA automaticamente)
+RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
 
-ENV VIRTUAL_ENV=/app/venv
-ENV PATH="$VIRTUAL_ENV/bin:$PATH"
+# Copiar o resto do código do projeto para dentro da imagem
+COPY . .
 
+# Porta usada pelo Gradio (conforme configurado no teu app.py)
 EXPOSE 7000
 
-CMD ["python", "app.py"]
+# Comando para iniciar o servidor
+CMD ["python", "app.py"]