# Wariant pod NVIDIĘ — do transkrypcji na maszynie z kartą.
#
# Osobny plik, a nie przełącznik w Dockerfile, bo różnią się obrazy bazowe obu
# etapów: whisper.cpp trzeba zbudować przy toolkicie CUDA, a obraz uruchomieniowy
# musi nieść biblioteki CUDA i dopiero do nich dołożyć JRE. Wciśnięcie tego w
# jeden plik dałoby więcej warunków niż treści.
#
# Budowanie i uruchomienie (wymaga NVIDIA Container Toolkit po stronie hosta;
# na Windowsie: Docker Desktop z WSL2):
#   docker build -f Dockerfile.cuda -t rex-catalog:cuda .
#   docker run --rm --gpus all -v D:\Reksio:/media:ro -v katalog:/data \
#       -v D:\modele:/models:ro -e WHISPER_MODEL=/models/ggml-medium.bin \
#       rex-catalog:cuda transcribe
#
# Po przeniesieniu bazy z innej maszyny najpierw przypnij ją do kolekcji:
#   docker run --rm -v D:\Reksio:/media:ro -v katalog:/data rex-catalog:cuda relocate /media

FROM eclipse-temurin:21-jdk AS build
WORKDIR /src

COPY gradlew settings.gradle build.gradle gradle.properties ./
COPY gradle ./gradle
COPY vendor ./vendor
RUN ./gradlew --no-daemon dependencies --configuration runtimeClasspath > /dev/null 2>&1 || true

COPY src ./src
RUN ./gradlew --no-daemon installDist \
 && grep '^coreVersion=' gradle.properties | cut -d= -f2 > /src/core-version

# CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES=86 to Ampere z GeForce RTX 30 (3060 ma 8.6).
# Budowanie pod wszystkie architektury trwa wielokrotnie dłużej i puchnie,
# a i tak nie przyda się na innej karcie bez przebudowy.
FROM nvidia/cuda:12.6.2-devel-ubuntu24.04 AS whisper
ARG CUDA_ARCH=86
RUN apt-get update \
 && apt-get install -y --no-install-recommends git cmake build-essential ca-certificates \
 && git clone --depth 1 --branch v1.9.2 https://github.com/ggerganov/whisper.cpp /src \
 && cmake -S /src -B /src/build -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DBUILD_SHARED_LIBS=ON \
      -DGGML_NATIVE=OFF -DGGML_CUDA=ON -DCMAKE_CUDA_ARCHITECTURES=${CUDA_ARCH} \
      -DWHISPER_BUILD_TESTS=OFF -DWHISPER_BUILD_EXAMPLES=ON \
 && cmake --build /src/build --target whisper-cli -j "$(nproc)" \
 && mkdir -p /out/bin /out/lib \
 && cp /src/build/bin/whisper-cli /out/bin/ \
 && find /src/build \( -name 'libwhisper.so*' -o -name 'libggml*.so*' \) \
      -exec cp -P {} /out/lib/ \; \
 && rm -rf /var/lib/apt/lists/* /src

FROM nvidia/cuda:12.6.2-runtime-ubuntu24.04
WORKDIR /app

VOLUME ["/data"]
ENV CATALOG_DATA=/data
ENV WHISPER_BIN=/usr/local/bin/whisper-cli

# JRE z repozytoriów, bo obraz bazowy niesie CUDA, a nie Javę; ffmpeg do
# przepróbkowania nagrań na 16 kHz mono, których whisper.cpp wymaga
RUN apt-get update \
 && apt-get install -y --no-install-recommends openjdk-21-jre-headless ffmpeg \
 && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

COPY --from=whisper /out/bin/whisper-cli /usr/local/bin/whisper-cli
COPY --from=whisper /out/lib/ /usr/local/lib/
RUN ldconfig

COPY --from=build /src/build/install/rex-catalog /app
COPY --from=build /src/core-version /app/core-version
COPY docker-entrypoint.sh /app/entrypoint.sh
RUN chmod +x /app/entrypoint.sh \
 && useradd --uid 10001 --create-home katalog \
 && mkdir -p /data /media \
 && chown katalog:katalog /data
USER katalog

EXPOSE 8765
ENTRYPOINT ["/app/entrypoint.sh"]
CMD ["serve", "--host", "0.0.0.0"]