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Dockerfile

@@ -0,0 +1,62 @@
+# 使用 devel 镜像，确保有 nvcc + CUDA Toolkit
+FROM nvidia/cuda:12.8.0-devel-ubuntu22.04
+
+# 安装基本系统依赖（apt 清理缓存节省空间）
+RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
+    wget \
+    git \
+    build-essential \
+    cmake \
+    ninja-build \
+    libglib2.0-0 \
+    libgl1 \
+    python3.10 \
+    python3.10-dev \
+    python3-pip \
+    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
+
+# 安装 miniconda（推荐用官方最新版）
+RUN wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O /tmp/miniconda.sh && \
+    bash /tmp/miniconda.sh -b -p /opt/conda && \
+    rm /tmp/miniconda.sh && \
+    /opt/conda/bin/conda clean --all -y
+
+# 把 conda 加到 PATH
+ENV PATH="/opt/conda/bin:${PATH}"
+
+# 接受 ToS（关键修复点）
+RUN conda tos accept --override-channels --channel https://repo.anaconda.com/pkgs/main && \
+    conda tos accept --override-channels --channel https://repo.anaconda.com/pkgs/r
+#
+## 创建环境
+#RUN conda create -n trellis python=3.10 -y && \
+#    echo "conda activate trellis" >> ~/.bashrc
+#
+#SHELL ["/bin/bash", "-c"]
+#
+## 激活环境后安装 PyTorch 2.8 nightly + CUDA 12.8
+#RUN conda activate trellis && \
+#    conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.8 -c pytorch-nightly -c nvidia -y
+#
+## 安装 pytorch3d（优先用 fvcore 频道，如果没有则从 git 源码编译）
+#RUN conda activate trellis && \
+#    conda install pytorch3d -c fvcore -c pytorch -c nvidia -y || \
+#    pip install --no-cache-dir "git+https://github.com/facebookresearch/pytorch3d.git@stable"
+#
+## 如果你有 trellis.tar.gz 打包的环境，可以继续 COPY 并 unpack（可选）
+## COPY trellis.tar.gz /opt/
+## RUN mkdir /opt/env && tar -xzf /opt/trellis.tar.gz -C /opt/env && /opt/env/bin/conda-unpack
+#
+## 安装 kaolin（你的原 Dockerfile 有这个）
+#RUN conda activate trellis && \
+#    pip install kaolin==0.18.0 -f https://nvidia-kaolin.s3.us-east-2.amazonaws.com/torch-2.8.0_cu128.html
+
+# 设置 PATH 和工作目录
+ENV PATH="/opt/conda/envs/trellis/bin:${PATH}"
+WORKDIR /workspace
+
+# 复制你的代码（如果需要）
+COPY . /workspace
+
+# 默认命令：保持容器运行，或换成你的启动脚本
+CMD ["tail", "-f", "/dev/null"]