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Docker
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# Imagen base Python
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FROM python:3.11-slim
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# Por defecto construimos para CUDA 12.1 (cu121)
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# Si alguna vez quisieras CPU, pásale: --build-arg TORCH_CUDA=cpu
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ARG TORCH_CUDA=cu121
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WORKDIR /app
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# Paquetes nativos necesarios
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RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
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libpq-dev \
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gcc \
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git \
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&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
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# Requerimientos
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COPY requirements.txt .
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# Actualiza pip y herramientas base
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RUN python -m pip install --no-cache-dir --upgrade pip setuptools wheel
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# Instala PyTorch con el runtime CUDA 12.1 (o CPU si TORCH_CUDA=cpu)
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RUN if [ "$TORCH_CUDA" = "cu121" ]; then \
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pip install --no-cache-dir --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 \
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torch==2.4.1 torchvision==0.19.1 torchaudio==2.4.1; \
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else \
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pip install --no-cache-dir \
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torch==2.4.1 torchvision==0.19.1 torchaudio==2.4.1; \
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fi
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# Instala el resto de dependencias de tu app
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RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
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# spaCy + modelo español (para el NER que quieres después)
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RUN pip install --no-cache-dir "spacy>=3.7,<4.0" \
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&& python -m spacy download es_core_news_md
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# Copia el código
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COPY . .
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# (Opcional) descarga recursos NLTK si tu app los usa; si no, déjalo como no-op
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RUN python download_models.py || true
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# Puerto que usará gunicorn en el servicio web
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EXPOSE 8000
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# El CMD lo define docker-compose
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