CD: Push to Docker Hub & Hugging Face

.github/workflows/ci_papeline.yaml

@@ -69,6 +69,25 @@ jobs:
         
         echo "Pushing image to Docker Hub..."
         docker push $IMAGE_TAG
+  deploy_to_huggingface:
+    needs: run_tests  # Parte solo se i test passano
+    runs-on: ubuntu-latest
+    if: github.ref == 'refs/heads/main'
+    
+    steps:
+      - uses: actions/checkout@v3
+        with:
+          fetch-depth: 0
+          lfs: true
+          
+      - name: Push to Hub
+        env:
+          HF_TOKEN: ${{ secrets.HF_TOKEN }} # Ho creato un token write su HuggingFace che viene utilizzato qui per pushare
+          # Sostituisci col nome del tuo utente HF e del tuo space
+          HF_USERNAME: Faffio # Nome utente
+          SPACE_NAME: Sentiment-Analysis # Nome dello space che ho creato nel mio account
+        run: |
+          git push https://$HF_USERNAME:[email protected]/spaces/$HF_USERNAME/$SPACE_NAME main
 # I file vengono salvati nella repository PRIMA che il test parta. È il fatto che tu abbia "pushato" i file che sveglia il robot e gli fa iniziare il lavoro.
 
 # Ecco la sequenza temporale esatta:

Dockerfile

@@ -25,8 +25,18 @@ RUN python -c "from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClass
     AutoTokenizer.from_pretrained(name); \
     AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(name)"
 
-# 7. Esponiamo la porta 8000
-EXPOSE 8000
+# 7) Hugging Face richiede la porta 7860
+EXPOSE 7860
 
-# 8. Il comando che parte quando avvii il container
-CMD ["uvicorn", "app.api.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]
+# Dobbiamo creare un utente non-root per sicurezza (Hugging Face lo gradisce molto)
+RUN useradd -m -u 1000 user
+USER user
+ENV HOME=/home/user \
+    PATH=/home/user/.local/bin:$PATH
+
+WORKDIR $HOME/app
+
+COPY --chown=user . $HOME/app
+
+# Cambiamo il comando di avvio
+CMD ["uvicorn", "app.api.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "7860"]