duffyduckandClaude Opus 4.8
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Adaptiver Re-Pin scheiterte: f5-tts zieht torch 2.13.0, aber cu124-Wheels enden bei 2.6.0 (torch 2.7+ nur noch cu126+, was Treiber 550/CUDA12.4 nicht kann). Jetzt: torch/torchaudio 2.6.0+cu124 vor f5-tts installiert, Constraint-Datei haelt f5-tts vom Hochziehen ab. Treiber-Upgrade bleibt der strategische Fix fuer Voxtral/modernes CUDA. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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Docker
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Docker
FROM nvidia/cuda:12.2.2-cudnn8-runtime-ubuntu22.04
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ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive
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ENV PYTHONUNBUFFERED=1
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RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
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python3 python3-pip ffmpeg git \
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&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
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WORKDIR /app
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# torch FEST auf cu124 (Treiber 550 = CUDA 12.4). 2.6.0 ist der NEUESTE cu124-
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# Build — torch 2.7+ gibt es nur noch fuer cu126+, was 550 nicht unterstuetzt
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# ("NVIDIA driver too old, found 12040"). Der Constraint haelt f5-tts davon ab,
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# torch beim Dependency-Aufloesen wieder auf eine zu neue CUDA-Version zu ziehen.
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RUN pip3 install --no-cache-dir torch==2.6.0 torchaudio==2.6.0 \
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--index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
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COPY requirements.txt .
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RUN printf 'torch==2.6.0\ntorchaudio==2.6.0\n' > /tmp/torch-constraint.txt && \
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pip3 install --no-cache-dir -c /tmp/torch-constraint.txt -r requirements.txt
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COPY bridge.py .
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CMD ["python3", "bridge.py"]
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