Update Dockerfile

Dockerfile

@@ -1,11 +1,9 @@
-# Dockerfile (VERSÃO FINAL CORRIGIDA)
+# Dockerfile (VERSÃO FINAL COM CORREÇÃO DO ToS)
 
-# 1. COMEÇAR COM A BASE CORRETA: Uma imagem oficial da NVIDIA com CUDA 12.1.1 e as ferramentas de desenvolvimento (devel)
+# 1. COMEÇAR COM A BASE CORRETA
 FROM nvidia/cuda:12.1.1-devel-ubuntu22.04
 
 # 2. INSTALAR DEPENDÊNCIAS DO SISTEMA
-# Precisamos de wget para baixar o miniconda e git para clonar o repositório.
-# DEBIAN_FRONTEND=noninteractive evita que a instalação peça inputs.
 ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive
 RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
     wget \
@@ -13,43 +11,38 @@ RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
     && apt-get clean \
     && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
 
-# 3. INSTALAR O MINICONDA SOBRE A IMAGEM NVIDIA
-# Baixamos o instalador, executamos em modo silencioso (-b) no diretório /opt/conda (-p)
-# e depois limpamos o instalador.
+# 3. INSTALAR O MINICONDA
 RUN wget --quiet https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O ~/miniconda.sh && \
     /bin/bash ~/miniconda.sh -b -p /opt/conda && \
     rm ~/miniconda.sh
 
-# 4. ADICIONAR CONDA AO PATH DO SISTEMA
-# Isso garante que os comandos 'conda' e 'pip' usarão a instalação que acabamos de fazer.
+# 4. ADICIONAR CONDA AO PATH
 ENV PATH /opt/conda/bin:$PATH
 
-# 5. CRIAR O AMBIENTE CONDA A PARTIR DO NOSSO ARQUIVO
-# Copiamos o environment.yml e deixamos o conda instalar as dependências principais.
+# 5. !!! PASSO DE CORREÇÃO !!! ACEITAR OS TERMOS DE SERVIÇO DO CONDA
+# Esta linha resolve o erro CondaToSNonInteractiveError
+RUN conda config --set anaconda_tos_accepted true
+
+# 6. CRIAR O AMBIENTE CONDA A PARTIR DO ARQUIVO
 COPY environment.yml .
 RUN conda env create -f environment.yml
 
-# 6. INSTALAR FLASH_ATTN DENTRO DO AMBIENTE
-# Agora este comando vai funcionar, pois nvcc e CUDA_HOME estão presentes na imagem base.
-# 'conda run -n seedvr ...' executa o comando dentro do nosso ambiente específico.
+# 7. INSTALAR FLASH_ATTN DENTRO DO AMBIENTE
 RUN conda run -n seedvr pip install "flash_attn==2.5.9.post1" --no-build-isolation
 
-# 7. DEFINIR O AMBIENTE CONDA COMO PADRÃO PARA O RESTO DO DOCKERFILE
-# Esta é a linha corrigida, em formato JSON válido e completo.
+# 8. DEFINIR O AMBIENTE CONDA COMO PADRÃO
 SHELL ["conda", "run", "-n", "seedvr", "/bin/bash", "-c"]
 
-# 8. PREPARAR O APLICATIVO
+# 9. PREPARAR O APLICATIVO
 WORKDIR /app
 RUN git clone https://github.com/bytedance-seed/SeedVR.git
 WORKDIR /app/SeedVR
 
-# 9. BAIXAR O MODELO DURANTE A CONSTRUÇÃO
-# O comando huggingface-cli já está disponível no ambiente conda.
+# 10. BAIXAR O MODELO DURANTE A CONSTRUÇÃO
 RUN huggingface-cli download ByteDance-Seed/SeedVR2-3B --local-dir ckpts --local-dir-use-symlinks False
 
-# 10. COPIAR O CÓDIGO DO NOSSO APP
+# 11. COPIAR O CÓDIGO DO NOSSO APP
 COPY app.py .
 
-# 11. DEFINIR O COMANDO DE EXECUÇÃO
-# O comando 'python' já será o do ambiente 'seedvr'.
+# 12. DEFINIR O COMANDO DE EXECUÇÃO
 CMD ["python", "app.py"]