fix(flux): Torch 2.5.1 — 2.4 crasht in transformers MoE custom_op-Registrierung

transformers 4.50+ registriert in integrations/moe.py einen torch.library
.custom_op mit String-Forward-References als Type-Annotations. Torch 2.4's
infer_schema kann diese nicht aufloesen ("Parameter input has unsupported
type torch.Tensor"), erst 2.5+ macht typing.get_type_hints() draus.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>

flux/Dockerfile

@@ -10,13 +10,16 @@ RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
 WORKDIR /app
 
 # PyTorch CUDA-Wheels zuerst, damit diffusers nicht CPU-Torch zieht.
-# Torch 2.4+ ist Pflicht: aktuelle transformers (>=4.43, von diffusers
-# transitiv reingezogen) lehnt aeltere Versionen ab ("Disabling PyTorch
-# because PyTorch >= 2.4 is required"). torchvision wird von den
-# CLIP-/Siglip-ImageProcessors verlangt, sonst Fallback auf PIL +
-# Warnings. cu121 bleibt — passt zum CUDA 12.2 Base-Image.
+# Torch 2.5+ ist Pflicht: aktuelle transformers (4.50+, von diffusers
+# transitiv reingezogen) registriert in integrations/moe.py einen
+# custom_op mit String-Forward-References (`input: 'torch.Tensor'`).
+# Erst torch 2.5's infer_schema kann die aufloesen — 2.4.1 crasht mit
+# "Parameter input has unsupported type torch.Tensor" beim Import von
+# diffusers.pipelines.flux.pipeline_flux.
+# torchvision wird von den CLIP-/Siglip-ImageProcessors verlangt.
+# cu121 bleibt — passt zum CUDA 12.2 Base-Image.
 RUN pip3 install --no-cache-dir \
-        torch==2.4.1 torchvision==0.19.1 \
+        torch==2.5.1 torchvision==0.20.1 \
     --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
 
 COPY requirements.txt .