# syntax=docker/dockerfile:1
FROM python:3.11-slim

WORKDIR /app

# Python 출력 버퍼링 비활성화 (로그 즉시 출력)
ENV PYTHONUNBUFFERED=1

# 시스템 의존성 설치
RUN apt-get update && apt-get install -y \
    gcc \
    postgresql-client \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# Python 의존성 설치 (requirements.txt 변경 시에만 재설치 — Docker 캐시 활용)
COPY requirements.txt .

# PyTorch는 CPU 전용 휠로 먼저 설치.
# PyPI 기본 torch 휠은 NVIDIA CUDA 패키지(nvidia-cublas, nvidia-cudnn 등)를
# 수 GB 함께 내려받지만 NAS에 GPU가 없어 전부 불필요하다.
# 여기서 먼저 깔아두면 아래 requirements.txt 의 torch 줄은 이미 충족되어 건너뛴다.
RUN --mount=type=cache,target=/root/.cache/pip \
    pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

# 나머지 의존성 — pip 캐시를 빌드 간 재사용 (BuildKit 필요)
RUN --mount=type=cache,target=/root/.cache/pip \
    pip install -r requirements.txt

# 애플리케이션 코드 복사 (코드 변경 시에만 이 레이어 갱신)
COPY . .

# 포트 노출
EXPOSE 8000

# 애플리케이션 실행
CMD ["uvicorn", "app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]