Dockerfile

# OptETF — Hugging Face Spaces（Docker SDK）部署用 Dockerfile
# 使用方式：把本檔（連同 README.md / .dockerignore / requirements-hf.txt）放到
# Hugging Face Space repo 的「根目錄」，build context = repo 根目錄。
FROM python:3.10-slim

# 系統相依：git（部分套件安裝需要）、fonts-noto-cjk（matplotlib 圖表中文字型，
# 否則 Linux 容器缺中文字型，圖中中文會變空白方塊並噴 findfont 警告）。
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
        git build-essential fonts-noto-cjk && \
    rm -rf /var/lib/apt/lists/*

ENV PYTHONUNBUFFERED=1 \
    MPLBACKEND=Agg \
    HF_HOME=/app/.cache/huggingface \
    ETF_SERVER_MODE=1 \
    PORT=7860 \
    TOKENIZERS_PARALLELISM=false

WORKDIR /app

# 1) 先裝相依（善用 Docker layer 快取）。torch 用 CPU 版（較小、Spaces 免費層為 CPU）。
COPY requirements-hf.txt /app/requirements-hf.txt
RUN pip install --no-cache-dir --upgrade pip && \
    pip install --no-cache-dir torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu && \
    pip install --no-cache-dir -r /app/requirements-hf.txt

# 2) 預先把 BGE-M3（~2.2GB）下載並烤進映像，避免每次冷啟動重抓
RUN python -c "from sentence_transformers import SentenceTransformer; SentenceTransformer('BAAI/bge-m3')"

# 3) 複製專案程式與既有快取（.dockerignore 已排除 model/dist/zip/.git 等）
COPY . /app

# 4) 執行期需要可寫的輸出目錄（Spaces 預設以非 root 使用者執行）
RUN mkdir -p /app/user_results /app/csv /app/json /app/.cache && \
    chmod -R 777 /app/user_results /app/csv /app/json /app/.cache

EXPOSE 7860

# 單一 worker（共用全域偏好會話狀態，避免多 worker 切分請求導致會話錯亂）＋多執行緒；
# timeout 0：長流程（pipeline/回測）在背景執行緒執行，避免被 worker timeout 砍掉。
CMD ["gunicorn", "-w", "1", "--threads", "8", "-b", "0.0.0.0:7860", "--timeout", "0", "etf_web.app:app"]