Update Dockerfile

Dockerfile

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-# GPU‑fertige Basis mit Python 3.10, CUDA 12.1, cuDNN 8
+# PyTorch + CUDA 12.1 + cuDNN 8 (passt zur L4)
 FROM pytorch/pytorch:2.2.2-cuda12.1-cudnn8-runtime
 
-# System‑Tools (schlank halten!)
+# -- System-Pakete minimal, aber was wir wirklich brauchen --
 RUN apt-get update && \
-    apt-get install -y git-lfs build-essential bash \
-      git \
-      wget curl procps gnupg \
-      cmake \
-      htop vim nano && \
+    apt-get install -y --no-install-recommends \
+        git-lfs build-essential portaudio19-dev ffmpeg && \
     rm -rf /var/lib/apt/lists/*
 
-# Non‑root‑User, weil Spaces das mögen
+# Non-root-User (Spaces-Empfehlung)
 RUN useradd -m -u 1000 user
 USER user
 WORKDIR /app
 ENV PATH="/home/user/.local/bin:$PATH"
-#ENV HF_HOME=/app/.cache  # HF‑Cache in deinem Schreib­verzeichnis
 
 # Python-Abhängigkeiten
 COPY --chown=user requirements.txt .
 RUN pip install --upgrade pip && \
     pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
 
-# Optional: flash‑attn (Ampere 86 wird erkannt, Wheel vorhanden)
-# fertiges Wheel laden (kein nvcc)
-RUN pip install --no-cache-dir \
-    https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/releases/download/v2.7.4.post1/flash_attn-2.7.4.post1+cu12torch2.2cxx11abiFALSE-cp310-cp310-linux_x86_64.whl
-
-# Mount das geheime HF‑Token beim Build:
-#   Settings → Secrets → Name: HF_TOKEN  (scope: "read")
-#ARG HF_TOKEN
-#RUN --mount=type=secret,id=HF_TOKEN \
-#    echo "machine huggingface.co login __token__ password $(cat /run/secrets/HF_TOKEN)" > ~/.netrc
-
-# App‑Code
+# Orpheus-/SNAC-Code + Server
 COPY --chown=user . /app
 
-CMD ["uvicorn", "app:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "7860"]
+# GPU-freundliches Torch-Upgrade (falls gewünscht)
+RUN pip install --no-cache-dir \
+    torch==2.3.1+cu121 torchaudio==2.3.1 \
+    --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
+
+EXPOSE 7860
+CMD ["uvicorn", "app:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "7860"]