- corpus/: Almeida (João Ferreira de Almeida) em USFX, domínio público, 66 livros / 1189 capítulos / 31098 versículos, versionado com SHA-256 - app/corpus.py: parser USFX (texto no tail de <v/>), nomes canônicos dos livros, aliases (abreviaturas e numerais romanos), VerseChunk sem página - indexer: descobre *.xml em CORPUS_DIR, progresso em versículos, lote configurável, manifesto incremental por SHA-256 - remove extraction.py, parallel.py, bible_parser.py, Tesseract e PyMuPDF - campo page removido de Source/SearchResult/StatusResponse e do frontend - embedder: propriedade name; status reporta o embedder em uso, não o do .env - create_app constrói o embedder ANTES do store (o default HashEmbedder do VectorStore impedia o modelo configurado de ser carregado em produção) - fallback do modelo agora aparece em /api/status.errors - torch 2.6.0 + transformers 5.22.1 pinados (transformers 5.x exige torch>=2.6)
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1.1 KiB
Docker
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1.1 KiB
Docker
FROM python:3.11-slim
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ENV PYTHONUNBUFFERED=1 \
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PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1 \
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PIP_NO_CACHE_DIR=1 \
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OMP_NUM_THREADS=2 \
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TOKENIZERS_PARALLELISM=false \
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TORCH_HOME=/data/models
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# curl é usado pelo healthcheck; o corpus é XML estruturado, então não há OCR.
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RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
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curl \
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&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
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WORKDIR /app
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# PyTorch só com CPU: o wheel padrão traz ~4 GB de bibliotecas CUDA, inúteis aqui.
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# 2.6.0 é o mínimo exigido pelo transformers 5.x; com 2.5.1 o sentence-transformers
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# desativa o PyTorch e o modelo de embeddings nunca carrega.
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RUN pip install --no-cache-dir \
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--index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu \
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"torch==2.6.0"
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COPY requirements.txt requirements-dev.txt ./
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RUN pip install --no-cache-dir -r requirements-dev.txt
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COPY app ./app
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COPY tests ./tests
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RUN mkdir -p /data/vector_db /data/corpus /data/models
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EXPOSE 8000
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HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=5s --start-period=20s --retries=3 \
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CMD curl -fsS http://localhost:8000/api/health || exit 1
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CMD ["uvicorn", "app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]
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