# Dockerfile

# Bước 1: Chọn base image
# Sử dụng Miniconda làm base. Image này đã bao gồm Conda.
FROM continuumio/miniconda3:latest

# Thiết lập biến môi trường để tránh các prompt tương tác không cần thiết
ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive

# Bước 2: Thiết lập thư mục làm việc bên trong container
WORKDIR /app

# Bước 3: Sao chép file định nghĩa môi trường Conda
# File environment.yml này nên được đặt cùng cấp với Dockerfile trong repo của bạn.
COPY environment.yml .

# (Tùy chọn, có thể bỏ qua nếu không cần thiết hoặc gây chậm)
# Cập nhật conda lên phiên bản mới nhất trong môi trường base
# RUN conda update -n base -c defaults conda -y

# Bước 4: Tạo môi trường Conda từ file environment.yml
# Tên môi trường "myapp-env" được lấy từ file environment.yml
# Lệnh `conda clean -afy` sẽ dọn dẹp cache sau khi tạo môi trường để giảm kích thước image.
RUN echo "Bắt đầu tạo môi trường Conda từ environment.yml..." && \
    conda env create -f environment.yml && \
    conda clean -afy && \
    echo "Hoàn tất tạo môi trường Conda."

# Bước 5: Kích hoạt môi trường Conda cho tất cả các lệnh RUN, CMD, ENTRYPOINT tiếp theo
# Tên môi trường "myapp-env" phải khớp với tên trong environment.yml
SHELL ["conda", "run", "-n", "myapp-env", "/bin/bash", "-c"]

# Bước 6: Cài đặt/nâng cấp PyTorch, torchvision, torchaudio với GPU (nhắm đến CUDA 11.8)
# QUAN TRỌNG: HÃY KIỂM TRA VÀ SỬ DỤNG PHIÊN BẢN torch, torchvision, torchaudio
# THỰC TẾ CÓ SẴN cho cu118 và Python 3.11 (cp311) TẠI https://download.pytorch.org/whl/cu118
# Ví dụ dưới đây sử dụng torch 2.3.1, torchvision 0.18.1, torchaudio 2.3.1.
# THAY THẾ NẾU BẠN TÌM THẤY PHIÊN BẢN PHÙ HỢP HƠN HOẶC MỚI HƠN.
RUN echo "Bắt đầu cài đặt/nâng cấp PyTorch, torchvision, torchaudio với GPU (CUDA 11.8)..." && \
    pip install --no-cache-dir --upgrade \
        torch==2.3.1 torchvision==0.18.1 torchaudio==2.3.1 \
        --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 && \
    echo "Đã cài đặt/nâng cấp PyTorch, torchvision, torchaudio cho cu118."

# Bước 7: Bước xác thực cài đặt (RẤT QUAN TRỌNG để gỡ lỗi trên Spaces)
RUN echo "--- KIỂM TRA MÔI TRƯỜNG SAU KHI CÀI ĐẶT ---" && \
    echo "Kiến trúc hệ thống:" && uname -m && \
    echo "Đường dẫn Conda:" && which conda && \
    echo "Đường dẫn Python:" && which python && \
    echo "Phiên bản Python:" && python --version && \
    echo "NVIDIA SMI (nếu có và cudatoolkit được cài đúng):" && nvidia-smi || echo "nvidia-smi không khả dụng hoặc có lỗi." && \
    echo "--- Thông tin PyTorch: ---" && \
    python -c "import torch; print(f'PyTorch version: {torch.__version__}'); print(f'CUDA available for PyTorch: {torch.cuda.is_available()}'); print(f'PyTorch built with CUDA version: {torch.version.cuda if torch.cuda.is_available() else \"N/A\"}'); print(f'cuDNN version: {torch.backends.cudnn.version() if torch.cuda.is_available() and torch.backends.cudnn.is_available() else \"N/A\"}'); print(f'Number of GPUs available to PyTorch: {torch.cuda.device_count()}')" && \
    echo "--- Thông tin Faiss: ---" && \
    python -c "import faiss; print(f'Faiss version: {faiss.__version__}'); print(f'Number of GPUs available to Faiss: {faiss.get_num_gpus()}')" && \
    echo "--- Danh sách một số gói pip quan trọng: ---" && \
    pip list | grep -E 'gradio|torch|faiss|unsloth|sentence-transformers|transformers|numpy|rank_bm25|huggingface_hub' && \
    echo "--- KẾT THÚC KIỂM TRA MÔI TRƯỜNG ---"

# Bước 8: Sao chép toàn bộ code ứng dụng của bạn (app.py, retrieval.py, v.v.)
# và các thư mục con (data/, models/ - nếu bạn tải model lên trực tiếp)
# vào thư mục /app bên trong container.
# Hãy tạo file .dockerignore để loại bỏ các file không cần thiết.
COPY . .

# Bước 9: (Tùy chọn) Thiết lập các biến môi trường mà ứng dụng của bạn có thể cần
# Ví dụ:
# ENV HF_HOME="/app/huggingface_cache" # Để cache model của Hugging Face vào một thư mục cụ thể
# ENV GRADIO_SERVER_NAME="0.0.0.0"
# ENV GRADIO_SERVER_PORT="7860"

# Bước 10: Thiết lập lệnh mặc định để chạy ứng dụng của bạn
# Sử dụng "conda run" để đảm bảo ứng dụng chạy trong môi trường Conda đã được kích hoạt.
CMD ["conda", "run", "-n", "myapp-env", "python", "app.py"]