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·
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  1. Dockerfile +5 -6
Dockerfile CHANGED
@@ -1,5 +1,5 @@
1
- # Utilizza l'immagine base ufficiale di Hugging Face per PyTorch con supporto CUDA
2
- FROM huggingface/transformers-pytorch-cuda:latest
3
 
4
  # Installa le dipendenze di sistema
5
  RUN apt-get update && apt-get install -y \
@@ -8,18 +8,17 @@ RUN apt-get update && apt-get install -y \
8
  && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
9
 
10
  # Imposta le variabili d'ambiente per il token e l'utente
 
11
  ENV HUGGINGFACE_USER=Rathalos
12
  ENV HUGGINGFACE_REPO=training_incite
13
 
14
  # Clona il repository privato
 
 
15
 
16
  # Copia il file requirements.txt e installa le dipendenze Python
17
  COPY requirements.txt .
18
  RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
19
 
20
- # Copia tutto il contenuto della directory corrente nella directory /app del container
21
- COPY . /app
22
- WORKDIR /app
23
-
24
  # Comando per eseguire lo script di training
25
  CMD ["python", "train_model.py"]
 
1
+ # Utilizza l'immagine base ufficiale di Hugging Face per PyTorch con supporto GPU
2
+ FROM huggingface/transformers-pytorch-gpu:latest
3
 
4
  # Installa le dipendenze di sistema
5
  RUN apt-get update && apt-get install -y \
 
8
  && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
9
 
10
  # Imposta le variabili d'ambiente per il token e l'utente
11
+ ENV HUGGINGFACE_TOKEN=hf_1234567890abcdef1234567890abcdef12345678
12
  ENV HUGGINGFACE_USER=Rathalos
13
  ENV HUGGINGFACE_REPO=training_incite
14
 
15
  # Clona il repository privato
16
+ RUN git clone https://${HUGGINGFACE_TOKEN}@huggingface.co/spaces/${HUGGINGFACE_USER}/${HUGGINGFACE_REPO}.git /app
17
+ WORKDIR /app
18
 
19
  # Copia il file requirements.txt e installa le dipendenze Python
20
  COPY requirements.txt .
21
  RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
22
 
 
 
 
 
23
  # Comando per eseguire lo script di training
24
  CMD ["python", "train_model.py"]