Update Dockerfile

Dockerfile

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-# Dockerfile (CORRIGIDO)
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-# 1. Comece com uma imagem base que já tem o Miniconda
-FROM continuumio/miniconda3
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-# 2. Defina o shell padrão para usar o bash e ter acesso ao conda
-SHELL ["/bin/bash", "-c"]
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-# 3. Copie o arquivo de definição do ambiente para dentro do contêiner
+# 1. COMEÇAR COM A BASE CORRETA: Uma imagem oficial da NVIDIA com CUDA 12.1.1 e as ferramentas de desenvolvimento (devel)
+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 \
+    git \
+    && 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.
+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.
+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.
 COPY environment.yml .
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-# 4. Crie o ambiente conda a partir do arquivo. Agora isso deve funcionar sem erros.
 RUN conda env create -f environment.yml
 
-# 5. !!! NOVO PASSO !!!
-#    Agora, instale o flash_attn separadamente DENTRO do ambiente criado.
-#    'conda run -n seedvr' executa o comando no ambiente 'seedvr'.
+# 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.
 RUN conda run -n seedvr pip install "flash_attn==2.5.9.post1" --no-build-isolation
 
-# 6. Defina o PATH do sistema para usar o Python e os executáveis do nosso ambiente 'seedvr' por padrão.
-ENV PATH /opt/conda/envs/seedvr/bin:$PATH
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-# 7. Crie o diretório do aplicativo
-WORKDIR /app
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-# 8. Clone o repositório do SeedVR
-RUN git clone https://github.com/bytedance-seed/SeedVR.git
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-# 9. Mude para o diretório do repositório
-WORKDIR /app/SeedVR
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-# 10. Baixe os checkpoints do modelo durante a construção da imagem
-RUN huggingface-cli download ByteDance-Seed/SeedVR2-3B --local-dir ckpts --local-dir-use-symlinks False
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-# 11. Copie o código do nosso aplicativo Gradio
-COPY app.py .
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-# 12. Defina o comando para iniciar o aplicativo
-CMD ["python", "app.py"]
+# 7. DEFINIR O AMBIENTE CONDA COMO PADRÃO PARA O RESTO DO DOCKERFILE
+# Este SHELL garante que todos os comandos RUN, CMD, ENTRYPOINT subsequentes já estarão "dentro" do ambiente.
+SHELL ["conda", "run", "-n", "se