Dockerfile fixed

Dockerfile

@@ -1,8 +1,4 @@
-# --- ETAPA 1: CONSTRUCTOR (BUILDER) ---
-FROM nvidia/cuda:12.1.1-devel-ubuntu22.04 AS builder
-
-# Establece un directorio de trabajo inicial para operaciones de root (ej. apt-get).
-WORKDIR /root_build_temp
+FROM nvidia/cuda:12.1.1-devel-ubuntu22.04
 
 # Configura las variables de entorno para CUDA (a nivel de sistema).
 ENV CUDA_HOME=/usr/local/cuda-12.1
@@ -13,18 +9,20 @@ ENV PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATH
 ENV TORCH_CUDA_ARCH_LIST="7.0 7.5 8.0 8.6 8.9 9.0+PTX"
 
 # Instala las dependencias del sistema operativo necesarias como root.
+# Estas instalaciones no dependen del WORKDIR.
 RUN apt-get update && \
     DEBIAN_FRONTEND=noninteractive apt-get install -y \
-    build-essential wget curl nano ninja-build unzip ffmpeg libgl-dev  \
+    build-essential wget curl nano ninja-build unzip libgl-dev ffmpeg \
     libgl1-mesa-glx libsm6 libxext6 && \
     apt-get clean && \
     rm -rf /var/lib/apt/lists/*
 
-# --- Configuración de usuario no-root para seguridad y permisos en BUILDER ---
+# --- Configuración de usuario no-root para seguridad y permisos ---
 # Crea un nuevo usuario llamado "user" con UID 1000 y su directorio home.
 RUN useradd -m -u 1000 user
 
 # Instala Miniconda en el directorio home del nuevo usuario.
+# Aseguramos que el script de instalación y el directorio de conda sean propiedad del usuario.
 ENV CONDA_DIR=/home/user/miniconda
 RUN wget --quiet https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O /home/user/miniconda.sh && \
     chown user:user /home/user/miniconda.sh && \
@@ -35,8 +33,10 @@ RUN wget --quiet https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86
 # Cambia al usuario no-root "user". Todas las instrucciones posteriores se ejecutarán como este usuario.
 USER user
 # Establece el directorio HOME y actualiza el PATH para el nuevo usuario.
+# Incluye variables de entorno específicas para Hugging Face Spaces y Gradio.
 ENV HOME=/home/user \
     PATH=$CONDA_DIR/bin:$PATH \
+    PYTHONPATH=/home/user/app \
     PYTHONUNBUFFERED=1 \
     GRADIO_ALLOW_FLAGGING=never \
     GRADIO_NUM_PORTS=1 \
@@ -44,7 +44,7 @@ ENV HOME=/home/user \
     GRADIO_THEME=huggingface \
     SYSTEM=spaces
 
-# Establece el directorio de trabajo para la aplicación bajo el usuario.
+# Establece el directorio de trabajo final para la aplicación bajo el usuario.
 WORKDIR $HOME/app
 
 # Copia todo el código fuente de tu proyecto al directorio de trabajo del usuario,
@@ -83,46 +83,7 @@ RUN pip install -e submodules/RoMa
 RUN pip install plotly scikit-learn moviepy==2.1.1 ffmpeg && \
     pip install fastapi[standard]
 
-# --- ETAPA 2: FINAL (RUNTIME) ---
-# Esta etapa crea la imagen final de producción, que es más ligera.
-FROM nvidia/cuda:12.1.1-runtime-ubuntu22.04 AS final
-
-# ¡CORREGIDO! Crea el usuario 'user' con UID 1000 en la etapa final también.
-# Esto asegura que el usuario exista antes de cambiar a él o copiar archivos con su propiedad.
-RUN useradd -m -u 1000 user
-
-# Cambia al usuario no-root "user" para la ejecución.
-USER user
-# Establece el directorio HOME y el directorio de trabajo para el usuario.
-ENV HOME=/home/user
-WORKDIR $HOME/app
-
 # Documenta el puerto que la aplicación expone.
 EXPOSE 7860
 
-# Instala las librerías de tiempo de ejecución de OpenGL/X11 y ffmpeg.
-# Se ejecuta como usuario root temporalmente para apt-get, luego se vuelve al usuario 'user'.
-USER root
-RUN apt-get update && \
-    DEBIAN_FRONTEND=noninteractive apt-get install -y \
-    libgl1-mesa-glx libsm6 libxext6 ffmpeg && \
-    apt-get clean && \
-    rm -rf /var/lib/apt/lists/*
-USER user 
-
-# Copia el entorno Conda completo (con todas las librerías instaladas y compiladas)
-# desde la etapa 'builder' al directorio home del usuario en la etapa 'final'.
-COPY --from=builder --chown=user /home/user/miniconda /home/user/miniconda
-
-# Copia el código fuente de tu aplicación desde la etapa 'builder'.
-COPY --from=builder --chown=user /home/user/app /home/user/app
-
-# Configura el PATH para incluir el directorio bin de Conda y el entorno 'edgs' para el usuario.
-ENV PATH="/home/user/miniconda/bin:/home/user/miniconda/envs/edgs/bin:$PATH"
-
-# Asegúrate de que CUDA_HOME y LD_LIBRARY_PATH estén correctamente configurados.
-ENV CUDA_HOME=/usr/local/cuda-12.1
-ENV LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
-
-# Define el comando por defecto que se ejecutará cuando el contenedor se inicie.
 CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "7860"]