Update Dockerfile

Dockerfile

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-# 1. 標準・軽量のDebian OS（正規品）
-FROM python:3.10-slim
+# 1. 組み立て作業は一切やめる！作者が公開している「完成済みの公式イメージ」を使う
+FROM ghcr.io/abetlen/llama-cpp-python:latest
 
-# 2. 【超重要】爆速並列コンパイルツール「ninja-build」と必須コンパイラを入れる
-RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
-    build-essential \
-    cmake \
-    ninja-build \
-    ca-certificates \
-    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
-
-# 3. Hugging Faceの標準ルール（ユーザー権限設定）
+# 2. Hugging Faceのルール（ユーザー権限）を設定するために一時的にrootになる
+USER root
 RUN useradd -m -u 1000 user
 WORKDIR /home/user/app
-RUN chown user:user /home/user/app
+RUN chown -R user:user /home/user/app
 
 USER user
 ENV PATH="/home/user/.local/bin:$PATH"
 
-# 4. pipの更新とHFツールの導入
-RUN pip install --no-cache-dir --upgrade pip
+# 3. AIモデルをダウンロードするためのツールだけ入れる（これは数秒で終わります）
 RUN pip install --no-cache-dir huggingface_hub
 
-# 5. 【大本命】Ninjaを使って爆速で自力ビルドする（30分はかかりません！2〜3分だけ待ってください！）
-ENV CMAKE_GENERATOR=Ninja
-RUN pip install --no-cache-dir "llama-cpp-python[server]"
-
-# 6. ポート公開
+# 4. ポート公開
 EXPOSE 7860
 
-# 7. サーバー起動（Qwen2.5-Coderをダウンロードして起動）
-CMD python -c "from huggingface_hub import hf_hub_download; hf_hub_download(repo_id='Qwen/Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-GGUF', filename='qwen2.5-coder-1.5b-instruct-q4_k_m.gguf', local_dir='./model')" && \
-    python -m llama_cpp.server --model ./model/qwen2.5-coder-1.5b-instruct-q4_k_m.gguf --host 0.0.0.0 --port 7860 --n_ctx 2048 --n_threads 2 --chat_format chatml
+# 5. モデルをダウンロードしてサーバー起動
+CMD python3 -c "from huggingface_hub import hf_hub_download; hf_hub_download(repo_id='Qwen/Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-GGUF', filename='qwen2.5-coder-1.5b-instruct-q4_k_m.gguf', local_dir='./model')" && \
+    python3 -m llama_cpp.server --model ./model/qwen2.5-coder-1.5b-instruct-q4_k_m.gguf --host 0.0.0.0 --port 7860 --n_ctx 2048 --n_threads 2 --chat_format chatml