# Usar una imagen base oficial de Python
FROM python:3.9-slim

# Instalar dependencias del sistema necesarias para OpenCV
RUN apt-get update && apt-get install -y \
    libgl1-mesa-glx \
    libglib2.0-0 \
    libsm6 \
    libxext6 \
    libxrender1 \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# Establecer el directorio de trabajo
WORKDIR /app

# Crear el directorio 'models' si no existe
RUN mkdir -p /app/models

# Configuración para desactivar las advertencias
ENV TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS=0
ENV CUDA_VISIBLE_DEVICES=-1

# Dockerfile actualizado para dar permisos a 'flagged'
RUN mkdir -p /app/flagged && chmod -R 777 /app/flagged

# Copiar los archivos de código y de requerimientos
COPY app.py /app/
COPY requirements.txt /app/

# Copiar el archivo Haar Cascade
COPY haarcascade_frontalface_default.xml /app/haarcascade_frontalface_default.xml

# Copiar ambos modelos a la raíz del contenedor
COPY modelo_estimacion_edad_mejor.h5 /app/modelo_estimacion_edad_mejor.h5
COPY modelo_estimacion_edad_final.h5 /app/modelo_estimacion_edad_final.h5

# Instalar las dependencias de Python
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# Exponer el puerto que usará Gradio
EXPOSE 7860

# Ejecutar el archivo app.py
CMD ["python", "app.py"]