Initial commit

Dockerfile

@@ -22,16 +22,11 @@ RUN pip install --no-cache-dir torch==2.0.1+cpu -f https://download.pytorch.org/
 # 의존성 설치 후 코드 복사 → requirements 변경 없는 한 캐시 재사용 가능
 COPY . /app/
 
-# ----------- 모델 다운로드 -----------
-# transformers 모델 다운로드 후 이미지에 포함
-RUN python /app/models/download_models.py
+ENV EMOTION_MODEL_NAME=tae898/emoberta-base-ko
+ENV FALLBACK_MODEL_NAME=skt/ko-gpt-trinity-1.2B-v0.5
+ENV EMBEDDER_MODEL_NAME=sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
 
 
-# ----------- 환경 변수 설정 -----------
-ENV EMOTION_MODEL_DIR=/app/models/emotion-classification-model
-ENV FALLBACK_MODEL_DIR=/app/models/fallback-npc-model
-ENV EMBEDDER_MODEL_DIR=/app/models/sentence-embedder
-
 # ----------- 포트 설정 -----------
 EXPOSE 8000
 

config.py

@@ -7,9 +7,9 @@ BASE_DIR = Path(__file__).resolve().parent  # ai_server/
 HF_TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN")
 
 # 모델 이름
-EMOTION_MODEL_NAME = "tae898/emoberta-base-ko"
-FALLBACK_MODEL_NAME = "skt/ko-gpt-trinity-1.2B-v0.5"
-EMBEDDER_MODEL_NAME = "sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2"
+EMOTION_MODEL_NAME = os.getenv("EMOTION_MODEL_NAME", "tae898/emoberta-base-ko")
+FALLBACK_MODEL_NAME = os.getenv("FALLBACK_MODEL_NAME", "skt/ko-gpt-trinity-1.2B-v0.5")
+EMBEDDER_MODEL_NAME = os.getenv("EMBEDDER_MODEL_NAME", "sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2")
 
 # 모델 디렉토리
 EMOTION_MODEL_DIR = Path(os.getenv("EMOTION_MODEL_DIR", BASE_DIR / "models" / "emotion-classification-model"))