File size: 1,770 Bytes
cc2ed2f 836b67a 77590c2 cc2ed2f 77590c2 cc2ed2f 77590c2 cc2ed2f 77590c2 836b67a cc2ed2f 836b67a 92e9082 77590c2 cc2ed2f 77590c2 cc2ed2f | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 | # Образ для HuggingFace Spaces (Docker SDK).
# Запускает оба процесса Ru2SQL в одном контейнере:
# - FastAPI на 127.0.0.1:8000 (внутренний)
# - Streamlit на 0.0.0.0:7860 (внешний, HF Spaces читает с этого порта)
# Оркестрирует их scripts/run_app.py.
FROM python:3.12-slim
WORKDIR /app
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
build-essential \
curl \
git \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
# Сначала ставим torch с поддержкой CUDA 12.1 — это нужно для T4 Small на HF.
# На CPU-окружении этот же torch автоматически работает через CPU-бэкенд.
RUN pip3 install --no-cache-dir torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
COPY requirements.txt ./
RUN pip3 install --no-cache-dir -r requirements.txt
COPY . .
# Дефолты для HF Spaces. Переписываются Variables/Secrets в настройках Space.
ENV LORA_ADAPTER_PATH=Tyycha/qwen-coder-pauq-lora \
BASE_MODEL_NAME=Qwen/Qwen2.5-Coder-3B-Instruct \
DEVICE=cuda \
API_HOST=127.0.0.1 \
API_PORT=8000 \
STREAMLIT_HOST=0.0.0.0 \
STREAMLIT_PORT=7860 \
RU2SQL_API_URL=http://127.0.0.1:8000
EXPOSE 7860
# start-period=600s — у первого запуска есть до 10 минут на скачивание модели
# с HuggingFace. Дальше healthcheck опрашивает Streamlit каждые 30 секунд.
HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=10s --start-period=600s --retries=3 \
CMD curl --fail http://localhost:7860/_stcore/health || exit 1
ENTRYPOINT ["python", "scripts/run_app.py"]
|