docker-compose.yml

services:
  # ── Ollama Server ────────────────────────────────────────────────
  # Rulează serverul Ollama. Modelele sunt stocate persistent în volum.
  ollama:
    image: ollama/ollama
    container_name: clutterkill_ollama
    ports:
      - "11434:11434"
    volumes:
      - ollama_data:/root/.ollama
      - ./ai:/app/ai
    restart: unless-stopped
    healthcheck:
      test: ["CMD", "ollama", "list"]
      interval: 10s
      timeout: 5s
      retries: 10
      start_period: 30s

  # ── Ollama Init (one-shot) ───────────────────────────────────────
  # Descarcă modelele de bază și creează modelele custom la PRIMA rulare.
  # Rulează O SINGURĂ DATĂ, apoi se oprește. La următoarele docker-compose up,
  # modelele există deja în volum și comanda termină instant.
  ollama-setup:
    image: ollama/ollama
    container_name: clutterkill_ollama_setup
    depends_on:
      ollama:
        condition: service_healthy
    volumes:
      - ollama_data:/root/.ollama
      - ./ai:/app/ai
    environment:
      - OLLAMA_HOST=http://ollama:11434
    entrypoint: >
      sh -c "
        echo '=== ClutterKill: Verificare și descărcare modele AI ===' &&
        ollama pull gemma2:2b &&
        ollama pull llava:7b &&
        ollama create ck-model -f /app/ai/Modelfile &&
        ollama create ck-extractor -f /app/ai/Modelfile.extractor &&
        ollama create ck-vision -f /app/ai/Modelfile.vision &&
        echo '=== Toate modelele sunt gata! ==='
      "
    restart: "no"

  # ── App Container (opțional, pentru teste) ───────────────────────
  app:
    build: .
    container_name: clutterkill_app
    depends_on:
      ollama:
        condition: service_healthy
    volumes:
      - .:/app
    working_dir: /app
    env_file:
      - .env
    environment:
      - OLLAMA_BASE_URL=http://ollama:11434
    command: tail -f /dev/null

volumes:
  ollama_data: