Dockerfile

# 使用 TensorFlow 官方的 GPU 镜像，2.10.0-gpu
FROM tensorflow/tensorflow:2.10.0-gpu

ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive

# 替换为BFSU的镜像源并安装系统依赖
RUN sed -i 's|http://archive.ubuntu.com/ubuntu/|https://mirrors.bfsu.edu.cn/ubuntu/|g' /etc/apt/sources.list && \
    apt-get update -yy && \
    apt-get install -yy --no-install-recommends ffmpeg libsm6 libxext6 && \
    rm -rf /var/lib/apt/lists/* && \
    apt-get clean

# 设置pip使用BFSU的PyPI镜像源并安装Python库和DeepLabCut
RUN pip config set global.index-url https://mirrors.bfsu.edu.cn/pypi/web/simple && \
    pip install "deeplabcut[tf]" numpy==1.24.0 decorator==4.4.2 fastapi uvicorn && \
    pip list

# 修复 TensorFlow 与 protobuf 的兼容性问题
RUN pip install protobuf==3.20.1

# 修复容器权限问题，确保 DeepLabCut 可以正确运行
RUN chmod a+rwx -R /usr/local/lib/python3.*/dist-packages/deeplabcut/pose_estimation_tensorflow/models/pretrained

# 复制 kunin-dlc-240814 目录到容器中
COPY kunin-dlc-240814 /app/kunin-dlc-240814

# 复制应用代码
COPY app.py /app/app.py

# 设置工作目录
WORKDIR /app

# 运行服务
CMD ["uvicorn", "app:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8080"]