🐳 Conteinerização da API com Docker e Suporte a CUDA

[MClaraFerreira5]

📝 Descrição

Isolar o ambiente da API em um container Docker para garantir a portabilidade do projeto e eliminar problemas de caminhos de arquivos (os.path) entre diferentes sistemas operacionais. O container precisa ser capaz de herdar os drivers da GPU (GTX 1650) da máquina hospedeira.

🎯 Critérios de Aceitação / Checklist

• Criação do Dockerfile: Escrever o arquivo utilizando uma imagem base oficial do PyTorch/CUDA compatível com o ambiente local (ex: nvidia/cuda ou imagem python correspondente).
• Otimização de Camadas: Configurar a instalação das dependências do sistema (libGL.so para o OpenCV funcionar no Linux) e os pacotes do requirements.txt (ultralytics, fastapi, easyocr).
• Download Automático de Pesos: Garantir que o modelo best.pt e os dicionários do EasyOCR sejam devidamente mapeados ou baixados em volumes estáveis para evitar re-downloads toda vez que o container subir.
• Configuração do Docker Compose: Criar um arquivo docker-compose.yml mapeando a porta 8000 e injetando o parâmetro deploy.resources.reservations.devices para habilitar o uso da GPU pelo runtime da NVIDIA.
• Validação de Build: Rodar docker compose up --build e testar se a API inicializa printando a GPU com sucesso no terminal do container.