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idcard-api/Dockerfile

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+# 极限低配版：1 核 CPU / 2G 内存。镜像层尽量小，运行期只跑 1 个 worker。
+# 注意：不要加 "# syntax=docker/dockerfile:1" —— 那是 BuildKit 前端镜像指令，
+# 构建时会去拉 docker/dockerfile:1，国内 NAS 的镜像加速源常不代理这个冷门镜像。
+#
+# 基础镜像：直接写国内镜像仓库全路径，绕过 daemon 的 registry-mirrors 配置。
+# 原因：fnOS 的 Docker 应用会用自己的界面配置覆盖 /etc/docker/daemon.json，
+# 加速源一旦失效（如 docker.fnnas.com 未授权返回 401）手工改配置不生效。
+# 海外环境或自建源可覆盖：--build-arg BASE_IMAGE=python:3.11-slim
+# 备用源：docker.1ms.run/library/python:3.11-slim
+#         mirror.ccs.tencentyun.com/library/python:3.11-slim
+ARG BASE_IMAGE=docker.m.daocloud.io/library/python:3.11-slim
+FROM ${BASE_IMAGE}
+
+ENV PYTHONUNBUFFERED=1 \
+    PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1 \
+    HOME=/app \
+    OMP_NUM_THREADS=1 \
+    OPENBLAS_NUM_THREADS=1 \
+    MKL_NUM_THREADS=1 \
+    OMP_DISPLAY_AFFINITY=FALSE \
+    OMP_PROC_BIND=FALSE \
+    MAX_IMAGE_BYTES=5242880 \
+    MAX_SIDE=1200 \
+    MAX_DIMENSION=6000 \
+    DET_LIMIT_SIDE_LEN=960 \
+    REC_BATCH_NUM=1 \
+    RAPIDOCR_MODEL_DIR=/app/models
+
+WORKDIR /app
+
+# 只装运行必需的系统库，装完立刻清缓存，压镜像体积
+RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
+        libgomp1 libgl1 libglib2.0-0 \
+    && rm -rf /var/lib/apt/lists/* /var/cache/apt/archives/*
+
+COPY requirements.txt .
+# pip 默认走清华源（国内 NAS 直连 pypi.org 慢且常断）。注意这与镜像加速源无关，
+# 是独立的网络路径。需要时构建可覆盖：--build-arg PIP_INDEX_URL=https://pypi.org/simple
+ARG PIP_INDEX_URL=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
+# opencv-python 带 GUI 依赖（多 60MB+ 系统库），rapidocr 只用到 imread/imwrite，
+# 换 headless 版对运行内存无影响，纯粹是给镜像瘦身
+RUN pip install --no-cache-dir -i $PIP_INDEX_URL -r requirements.txt \
+    && pip uninstall -y opencv-python opencv-contrib-python >/dev/null 2>&1 || true \
+    && pip install --no-cache-dir -i $PIP_INDEX_URL opencv-python-headless
+
+# 构建期预热：把 onnx 模型下进镜像 /app/models，运行时不再依赖外网。
+# 注意：如果 rapidocr_onnxruntime 忽略 model_dir 参数，模型会落到 $HOME/.rapidocr_model，
+# 所以上面把 HOME 也指到 /app，两种路径都在 /app 下，卷挂载能一并覆盖。
+COPY app ./app
+RUN python -c "from rapidocr_onnxruntime import RapidOCR; RapidOCR()" \
+    && python -c "import app.main as m; m.get_engine()"
+
+EXPOSE 8000
+# 单 worker：每个 worker 都会独立加载一份模型，低配下不要加
+CMD ["uvicorn", "app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000", "--workers", "1"]