[chore] DockerFile GPU 베이스 및 HF 캐시 설정

Author: hhongyeahh

Dockerfile

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-# 1. Python 3.10 기반 슬림 이미지 사용
-FROM python:3.10-slim
+# 1. 권장 베이스: CUDA 포함 PyTorch 런타임
+FROM pytorch/pytorch:2.3.1-cuda12.1-cudnn8-runtime
+
+# OpenCV 헤드리스 등에 필요한 OS 패키지
+RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
+    libglib2.0-0 libsm6 libxext6 libxrender1 && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
+
+# HF 캐시 + PyTorch 메모리 튜닝(선택)
+ENV HF_HOME=/models/hf-cache \
+    HUGGINGFACE_HUB_CACHE=/models/hf-cache \
+    PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:128
 
 # 2. 작업 디렉토리 생성
 WORKDIR /app
 
-# 3. requirements.txt 먼저 복사하고 설치
+# 3. 의존성만 먼저 복사 → 캐시 최대 활용
 COPY everTale/requirements.txt ./requirements.txt
-RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
+RUN pip install --no-cache-dir --upgrade pip \
+ && pip install --no-cache-dir -r /app/requirements.txt \
+ && pip install --no-cache-dir opencv-python-headless ultralytics
+
+# 모델 파일을 이미지에 포함
+COPY models/yolov8n.pt /models/my_yolo_model.pt
+ENV YOLO_MODEL_PATH=/models/my_yolo_model.pt
 
 # 4. 전체 코드 복사
-COPY . .
+COPY . /app
 
 # 5. 컨테이너가 열 포트 설정
 EXPOSE 8000