Dockerfile

# ══════════════════════════════════════════════════
# Phoenix AI — Dockerfile (CPU + OCR)
# ══════════════════════════════════════════════════
# بناء:   docker build -t phoenix-ocr .
# تشغيل: docker run -p 8001:8001 phoenix-ocr
# ══════════════════════════════════════════════════

FROM python:3.12-slim

ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive
ENV PYTHONUNBUFFERED=1
ENV PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1

# تنصيب الأدوات الأساسية لـ OpenCV و kraken
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
    libgl1 libglib2.0-0 libsm6 libxext6 libxrender1 \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# إعداد الدليل
WORKDIR /app

# تنصيب المتطلبات أولاً (للاستفادة من cache الطبقات)
COPY backend/requirements.txt ./requirements.txt
RUN pip install --upgrade pip && \
    pip install --no-cache-dir --timeout=600 --retries=5 -r requirements.txt

# ── دعم GPU (اختياري) ──
# CPU افتراضياً. للبناء بدعم CUDA (تسريع 10-30×):
#   docker build --build-arg TORCH_VARIANT=cuda -t phoenix-ocr-gpu .
# عجلات cu121 تحوي مكتبات CUDA؛ يكفي تمرير الـ GPU عند التشغيل (--gpus all).
ARG TORCH_VARIANT=cpu
RUN if [ "$TORCH_VARIANT" = "cuda" ]; then \
      pip install --no-cache-dir --timeout=900 --retries=5 \
        torch==2.4.1 torchvision==0.19.1 \
        --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 --force-reinstall && \
      echo ">> CUDA torch مثبّت"; \
    fi

# نسخ الكود
COPY backend/ ./backend/
COPY frontend/ ./frontend/

# نسخ النماذج
COPY نماذج/ ./نماذج/

# لا ننسخ ملف .env داخل الصورة لضمان الأمان؛ يُفضل تمريره كمتغيرات بيئة عند التشغيل

# المنفذ
EXPOSE 8001

# نقطة الدخول
WORKDIR /app/backend
CMD ["python", "-m", "uvicorn", "app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8001", "--workers", "2"]