Dockerfile

# Usa una imagen base con soporte para Python y CUDA
FROM nvidia/cuda:11.7.1-cudnn8-runtime-ubuntu20.04

# Establece variables de entorno necesarias para el caché y CUDA
ENV TRANSFORMERS_CACHE="/app/.cache" \
    HF_HOME="/app/.cache" \
    PATH="/opt/conda/bin:$PATH" \
    DEBIAN_FRONTEND=noninteractive

# Actualiza e instala dependencias básicas
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
    python3 \
    python3-pip \
    git \
    && apt-get clean \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# Establece el directorio de trabajo
WORKDIR /app

# Crea el directorio de caché y asigna permisos
RUN mkdir -p /app/.cache && chmod -R 777 /app/.cache

# Copia el archivo requirements.txt al contenedor
COPY requirements.txt /app/requirements.txt

# Actualiza pip y las dependencias de Python
RUN python3 -m pip install --upgrade pip
RUN pip install -r requirements.txt

# Copia todos los archivos de la aplicación al contenedor
COPY . /app

# Expone el puerto donde la aplicación se ejecutará (opcional, si es necesario)
EXPOSE 7860

# Comando para ejecutar la aplicación
CMD ["python3", "app.py"]