| # Wybór podstawowego obrazu z nowszą wersją CUDA i PyTorch | |
| FROM pytorch/pytorch:1.12.0-cuda11.3-cudnn8-runtime | |
| # Ustawienie argumentów środowiskowych dla lepszej obsługi bibliotek Python | |
| ENV LANG=C.UTF-8 LC_ALL=C.UTF-8 PYTHONUNBUFFERED=1 | |
| # Aktualizacja systemu i instalacja niezbędnych narzędzi | |
| RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \ | |
| git \ | |
| curl \ | |
| ca-certificates \ | |
| && rm -rf /var/lib/apt/lists/* | |
| # Instalacja dodatkowych pakietów Python potrzebnych dla projektu | |
| RUN pip install --no-cache-dir torchvision | |
| # Ustawienie katalogu roboczego | |
| WORKDIR /workspace | |
| # Kopiowanie kodu źródłowego i danych treningowych do obrazu | |
| COPY . /workspace | |
| # Komenda, która zostanie uruchomiona podczas startu kontenera | |
| CMD ["python", "train_model.py"] | |