Update Dockerfile

Dockerfile

@@ -1,7 +1,7 @@
-FROM python:3.13-slim
+FROM python:3.11-slim
 
 # ------------------------------------------------
-# システムパッケージ & jemalloc の導入
+# 1. システムパッケージ & jemalloc の導入
 # ------------------------------------------------
 RUN apt-get update && \
     apt-get install -y --no-install-recommends \
@@ -16,26 +16,18 @@ RUN apt-get update && \
 RUN useradd -rm -d /home/hf -s /bin/bash -g root -G sudo -u 1001 hf
 
 # ------------------------------------------------
-# 基本環境変数
+# 2. 基本環境変数 & メモリアロケータ最適化
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 ENV TRANSFORMERS_CACHE=/tmp/hf_cache
 ENV HF_HOME=/tmp/hf_cache
 ENV PYTHONUNBUFFERED=1
 ENV PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1
 
-# 💡 バグ修正：構文エラーを直し、jemallocによるメモリ断片化抑制を確実に有効化
 ENV LD_PRELOAD=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libjemalloc.so.2
 ENV MALLOC_CONF="background_thread:true,metadata_thp:auto,dirty_decay_ms:20000,muzzy_decay_ms:20000"
 
-# ------------------------------------------------
-# OpenMP / スレッドチューニング（コンテナ環境向け最適化）
-# ------------------------------------------------
-# 💡 仮想化（vCPU）コンテナ環境の鉄則である「PASSIVE」に変更。
-# 無駄なスレッドのスピン（CPUの奪い合い）を排除し、処理効率を劇的に向上させます。
-ENV OMP_WAIT_POLICY=PASSIVE
-ENV KMP_BLOCKTIME=0
-
-# oneDNN チューニング（BF16高速化を有効化）
+# 💡 チューニング：全力でCPUを回すため WAIT_POLICY をデフォルト（ACTIVE側）に戻します
+ENV KMP_BLOCKTIME=1
 ENV DNNL_DEFAULT_FPMATH_MODE=BF16
 ENV ONEDNN_PRIMITIVE_CACHE_CAPACITY=512
 
@@ -43,7 +35,7 @@ WORKDIR /home/hf
 USER hf
 
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-# ComfyUI のセットアップ
+# 3. ComfyUI の展開と、デグレードを起こさない pip インストール
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 RUN git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
 WORKDIR /home/hf/ComfyUI
@@ -52,15 +44,14 @@ ENV VIRTUAL_ENV=/home/hf/ComfyUI/venv
 RUN python3 -m venv $VIRTUAL_ENV
 ENV PATH="$VIRTUAL_ENV/bin:$PATH"
 
-# 💡 変更：CPU専用版のPyTorchを明示的にインストール。
-# これにより、Intel CPUのoneDNN（高速化命令）を直接叩ける最適なバイナリが導入されます。
+# 💡 完璧な修正：すべてのインストールで一貫して --index-url を指定。
+# かつ、最後に CPU専用版の torch を上書きすることで、確実に OpenMP/oneDNN 最適化バイナリを固定します。
 RUN pip install --no-cache-dir --upgrade pip && \
-    pip install --no-cache-dir torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu && \
-    pip install --no-cache-dir -r requirements.txt && \
-    pip install --no-cache-dir intel-extension-for-pytorch
+    pip install --no-cache-dir -r requirements.txt --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu && \
+    pip install --no-cache-dir torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
 
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-# モデルのダウンロード（高速化のためレイヤーを統合）
+# 4. モデルのダウンロード
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 RUN wget -nv -c https://huggingface.co/circlestone-labs/Anima/resolve/main/split_files/diffusion_models/anima-base-v1.0.safetensors -P ./models/diffusion_models/ && \
     wget -nv -c https://huggingface.co/circlestone-labs/Anima/resolve/main/split_files/text_encoders/qwen_3_06b_base.safetensors -P ./models/text_encoders/ && \
@@ -69,11 +60,8 @@ RUN wget -nv -c https://huggingface.co/circlestone-labs/Anima/resolve/main/split
 RUN mkdir temp && chmod 777 temp
 
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-# 5. 起動コマンド（シェルスクリプトによる安全かつ厳密なコア数自動検知）
+# 5. 起動コマンド（動的検知 ＋ 確実なコア割り当て）
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-# 💡 完璧な修正：Pythonのインデントエラーを徹底排除。
-# Linux標準のシェル演算 $(( (quota + period - 1) / period )) を使い、
-# cgroupsから割り当てられた実効コア数を安全かつ正確に自動計算（切り上げ）します。
 CMD quota_v2="/sys/fs/cgroup/cpu.max"; \
     quota_v1="/sys/fs/cgroup/cpu/cpu.cfs_quota_us"; \
     period_v1="/sys/fs/cgroup/cpu/cpu.cfs_period_us"; \