FROM python:3.12-slim AS base

# uv binary, pinned via digest-less tag (see astral-sh/uv releases)
COPY --from=ghcr.io/astral-sh/uv:latest /uv /uvx /usr/local/bin/

WORKDIR /app

ENV UV_COMPILE_BYTECODE=1 \
    UV_LINK_MODE=copy \
    PYTHONUNBUFFERED=1

# Экстра-группа `gpu` (ADR-004: cuBLAS/cuDNN9 для FasterWhisperGPU,
# `core/plugins/faster_whisper.py`) — ставится ТОЛЬКО в GPU-образе воркера
# транскрибации (deploy/docker-compose.yml, сервис `worker-transcriber-gpu`,
# `build.args.WITH_GPU_EXTRA: "true"`, профиль `transcribe-gpu`); базовый
# CPU-образ backend/worker/worker-transcriber собирается с дефолтом "false"
# — не тянет нативные CUDA-библиотеки туда, где GPU нет.
ARG WITH_GPU_EXTRA=false

# Install dependencies first (better layer caching), then copy source.
COPY pyproject.toml uv.lock ./
RUN if [ "$WITH_GPU_EXTRA" = "true" ]; then \
        uv sync --frozen --no-dev --no-install-project --extra gpu; \
    else \
        uv sync --frozen --no-dev --no-install-project; \
    fi

COPY . .
RUN if [ "$WITH_GPU_EXTRA" = "true" ]; then \
        uv sync --frozen --no-dev --extra gpu; \
    else \
        uv sync --frozen --no-dev; \
    fi

EXPOSE 8000

HEALTHCHECK --interval=10s --timeout=5s --retries=10 --start-period=15s \
    CMD python -c "import urllib.request; urllib.request.urlopen('http://localhost:8000/api/health')" || exit 1

# Число воркеров — из окружения (`UVICORN_WORKERS`, см. docker-compose.yml).
# Один процесс означает, что любой блокирующий вызов в обработчике
# останавливает весь event loop: параллельные запросы и WS-чат всех
# участников встают в очередь. Дефолт 2, а не «по числу ядер»: медиа
# важнее API, и на 4-ядерном сервере LiveKit в пике забирает 1.6 ядра.
#
# `sh -c` нужен ради подстановки переменной (exec-форма её не делает),
# `exec` — чтобы uvicorn получил PID 1 и корректно принимал SIGTERM.
CMD ["sh", "-c", \
     "exec uv run uvicorn main:create_app --factory --host 0.0.0.0 --port 8000 --workers ${UVICORN_WORKERS:-2}"]