Add application file

Dockerfile

@@ -0,0 +1,30 @@
+# Dockerfile
+
+# 1. Ξεκινάμε από μια σύγχρονη, ελαφριά εικόνα Python
+FROM python:3.10-slim
+
+# 2. (Από HF) Δημιουργούμε έναν χρήστη χωρίς δικαιώματα root για ασφάλεια
+RUN useradd -m -u 1000 user
+
+# 3. (Από HF) Ορίζουμε ότι οι επόμενες εντολές θα τρέξουν ως αυτός ο χρήστης
+USER user
+
+# 4. (Από HF) Ορίζουμε το PATH και τον κατάλογο εργασίας για τον νέο χρήστη
+ENV PATH="/home/user/.local/bin:$PATH"
+WORKDIR /home/user/app
+
+# 5. (Από HF - Optimization) Αντιγράφουμε ΜΟΝΟ τα requirements πρώτα
+COPY --chown=user ./requirements.txt requirements.txt
+
+# 6. Εγκαθιστούμε τις βιβλιοθήκες
+RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r requirements.txt
+
+# 7. (Από HF - Optimization) Τώρα αντιγράφουμε τον υπόλοιπο κώδικα
+COPY --chown=user ./services /home/user/app/services
+COPY --chown=user ./app.py /home/user/app/app.py
+
+# 8. Ορίζουμε τη θύρα που θα "ακούει" ο server μας
+EXPOSE 7860
+
+# 9. Η τελική εντολή για να ξεκινήσει ο FastAPI server
+CMD ["uvicorn", "app:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "7860"]

app.py

@@ -0,0 +1,46 @@
+# app.py
+
+from fastapi import FastAPI
+from pydantic import BaseModel
+
+# Εισάγουμε το έτοιμο, προ-φορτωμένο instance του Krikri service
+from services.krikri_service import krikri
+
+# --- Pydantic Μοντέλα για τα API Requests/Responses ---
+class GenerationRequest(BaseModel):
+    prompt: str
+    system_prompt: str = "Είσαι το Κρικρί, ένα εξαιρετικά ανεπτυγμένο μοντέλο Τεχνητής Νοημοσύνης για τα ελληνικά."
+    max_tokens: int = 256
+
+class GenerationResponse(BaseModel):
+    text: str
+
+# --- Δημιουργία της FastAPI Εφαρμογής ---
+app = FastAPI(
+    title="Wide-AI Krikri Service",
+    description="Ένα API για την εκτέλεση του μοντέλου Krikri-8B-Instruct.",
+    version="1.0.0"
+)
+
+# --- API Endpoints ---
+@app.post("/generate", response_model=GenerationResponse, tags=["AI Models"])
+def generate_text_from_krikri(request: GenerationRequest):
+    """
+    Δέχεται ένα prompt και επιστρέφει το παραγόμενο κείμενο από το μοντέλο Κρικρί.
+    """
+    messages = [
+        {"role": "system", "content": request.system_prompt},
+        {"role": "user", "content": request.prompt},
+    ]
+    
+    # Καλούμε την έτοιμη μέθοδο 'generate' του service μας
+    generated_text = krikri.generate(messages, request.max_tokens)
+    
+    return GenerationResponse(text=generated_text)
+
+@app.get("/", tags=["General"])
+def read_root():
+    """
+    Κεντρικό endpoint που δίνει πληροφορίες για την κατάσταση του API.
+    """
+    return {"status": "ok", "message": "Krikri API is running. Visit /docs for the interactive API documentation."}

requirements.txt

@@ -0,0 +1,7 @@
+# requirements.txt
+
+fastapi
+uvicorn[standard]
+pydantic
+llama-cpp-python
+huggingface-hub