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  1. Dockerfile +28 -0
Dockerfile ADDED
@@ -0,0 +1,28 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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+ # 1. Utiliser une image Python officielle avec support CUDA (si disponible) ou standard
2
+ # On prend une image Python stable et légère
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+ FROM python:3.10-slim
4
+
5
+ # 2. Définir le dossier de travail dans le conteneur
6
+ WORKDIR /app
7
+
8
+ # 3. Installer les dépendances système nécessaires pour PyTorch / Transformers
9
+ RUN apt-get update && apt-get install -y \
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+ build-essential \
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+ curl \
12
+ && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
13
+
14
+ # 4. Copier d'abord le fichier des dépendances pour maximiser le cache Docker
15
+ COPY requirements.txt .
16
+
17
+ # 5. Mettre à jour pip et installer les dépendances Python
18
+ RUN pip install --no-cache-dir --upgrade pip && \
19
+ pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
20
+
21
+ # 6. Copier le reste du code (dont app.py et la BDD si elle existe déjà)
22
+ COPY . .
23
+
24
+ # 7. Exposer le port sur lequel le serveur écoute (8080 par défaut dans le code précédent)
25
+ EXPOSE 8080
26
+
27
+ # 8. Commande pour exécuter le script au démarrage du conteneur
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+ CMD ["python", "app.py"]