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.dockerignore

@@ -0,0 +1,8 @@
+__pycache__/
+*.pyc
+*.pyo
+*.pyd
+*.swp
+*.tmp
+results/
+chroma_db/

Dockerfile

@@ -0,0 +1,16 @@
+FROM python:3.11-slim
+
+# Dependencias del sistema necesarias para vídeo/ocr (ajusta si no las usas)
+RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
+    ffmpeg libsm6 libxext6 libgl1 tesseract-ocr \
+ && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
+
+WORKDIR /app
+COPY requirements.txt /app/
+RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
+
+COPY . /app
+
+# HF Spaces expone PORT
+ENV PORT=7860
+CMD ["uvicorn", "main_api:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "7860", "--workers", "1"]

README.md

@@ -1,9 +1,5 @@
-# ============================
-# README (para Hugging Face Space, FastAPI)
-# ============================
-"""
 ---
-title: Veureu Engine (FastAPI)
+title: Veureu Engine (Docker)
 emoji: 🎧
 colorFrom: gray
 colorTo: blue
@@ -12,11 +8,11 @@ app_file: main_api.py
 pinned: false
 ---
 
-# Veureu Engine API
+# Veureu Engine API (FastAPI via Docker)
 
 Endpoints:
-- `POST /process_video` — orquesta `video_processing.py` (audio_tools + vision_tools + identity/background managers).
-- `POST /load_casting` — construye índices de caras y voces en ChromaDB.
-- `POST /refine_narration` — invoca `narration_system.py` para refinar narración y SRT según UNE-153010.
+- `POST /process_video`
+- `POST /load_casting`
+- `POST /refine_narration`
 
-"""
+El contenedor expone FastAPI en `${PORT:-7860}`.

requirements.txt

@@ -1,40 +1,24 @@
-# API
 fastapi==0.114.2
 uvicorn[standard]==0.30.6
 python-multipart==0.0.9
-pydantic>=2.7,<3
 PyYAML>=6.0
 requests>=2.32
-gradio_client>=0.16.0   # para invocar Spaces con interfaz Gradio
+gradio_client>=0.16.0
 
-# Core utils
 numpy>=1.26
 Pillow>=10.4
 opencv-python-headless==4.10.0.84
 
-# OCR (elige según tu vision_tools)
-pytesseract>=0.3     # si usas Tesseract
-easyocr>=1.7         # si prefieres EasyOCR
-
-# Audio / vídeo (ajusta según audio_tools)
 librosa>=0.10
 soundfile>=0.12
 pydub>=0.25
 ffmpeg-python>=0.2
-# (recuerda que el binario de ffmpeg no llega por pip; si lo necesitas, usa Docker o runtime con ffmpeg instalado)
 
-# ML ligero para clustering OCR
 scikit-learn>=1.5
 sentence-transformers>=3.0
 transformers>=4.44
-# Torch CPU (para sentence-transformers). En Spaces CPU, instala la variante de CPU:
 torch>=2.3,<3
 
-# Vector DB
 chromadb>=0.5.4
-
-# (Opcional) moviepy si tu vision_tools la usa
 moviepy>=2.0
-
-# (Opcional) herramientas de robustez
 tenacity>=8.2