Перенос: Python

Укажите в looma.yaml runtime: { kind: python, python: "3.12" }. Площадка ставит зависимости из requirements.txt (или pip install . по pyproject.toml) и кладёт код в /app. Если вы используете Poetry, Pipenv или uv, выгрузите зависимости в requirements.txt (uv export --no-hashes -o requirements.txt, poetry export -f requirements.txt) или соберите образ своим Dockerfile (Dockerfile и docker-compose).

Запуск веба

Веб-процесс должен слушать 0.0.0.0 на порту $PORT. Команду запуска укажите в processes.web.cmd: она выполняется через shell, поэтому $PORT раскрывается. Сервер разработки (app.run(), runserver) замените на боевой.

Фреймворк	cmd	Зависимость
Flask	gunicorn app:app -b 0.0.0.0:$PORT --workers 2 --timeout 300	gunicorn
FastAPI, Starlette	uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port $PORT	uvicorn
Django	python manage.py migrate --noinput && gunicorn proj.wsgi -b 0.0.0.0:$PORT	gunicorn
aiohttp	python -m aiohttp.web -H 0.0.0.0 -P $PORT app:init или web.run_app(app, host="0.0.0.0", port=int(os.environ["PORT"]))	не нужна
свой if __name__ == "__main__"	python app.py и в коде port=int(os.environ.get("PORT", 8080)), host="0.0.0.0"	не нужна

Модели могут отвечать долго. Таймаут воркера gunicorn (--timeout) должен быть больше времени ответа модели. Для потоковых ответов используйте uvicorn или gunicorn -k uvicorn.workers.UvicornWorker.

Django

• В ALLOWED_HOSTS добавьте хост из LOOMA_APP_URL (или .apps.loomafloat.ru).
• Если в сервисе есть формы, задайте CSRF_TRUSTED_ORIGINS = [os.environ["LOOMA_APP_URL"]].
• Базу подключите через dj-database-url из DATABASE_URL (Данные).
• Статику отдавайте через whitenoise: задайте STATIC_ROOT и выполните collectstatic в cmd перед запуском или при сборке.
• Медиа храните в бакете через django-storages (Данные).
• SECRET_KEY и DEBUG читайте из переменных окружения. SECRET_KEY задайте секретом, DEBUG по умолчанию держите False.
• HTTPS обеспечивает шлюз, поэтому задайте SECURE_PROXY_SSL_HEADER = ("HTTP_X_FORWARDED_PROTO", "https").

Фоновые задачи

• Celery или RQ с Redis замените очередью в Postgres (procrastinate) и процессом worker (Данные). Если задачи короткие и редкие, выполняйте их в потоке веб-процесса, а состояние храните в базе.
• APScheduler или schedule внутри веба замените процессом по расписанию: nightly: { schedule: "0 3 * * *", cmd: "python -m app.nightly" } (время в UTC). Веб с min: 0 засыпает, и планировщик внутри него не сработает.

Модели

В OpenAI SDK укажите адрес $LOOMA_API_URL (он уже оканчивается на /v1) и ключ $LOOMA_APP_TOKEN или используйте SDK loomafloat (Модели). requests, httpx, urllib и boto3 берут прокси из окружения сами. aiohttp этого не делает: создавайте сессию как aiohttp.ClientSession(trust_env=True).

Gradio, Streamlit, Chainlit

Streamlit работает через WebSocket, а шлюз WebSocket не пропускает. Интерфейс придётся переписать на обычный веб: FastAPI или Flask и простая страница, поток текста через SSE. Chainlit тоже работает через WebSocket, путь для него тот же.

Gradio проверьте на staging: выполните looma check, затем откройте адрес staging и пройдите интерфейс. Если интерфейс не отвечает, перепишите его так же, как Streamlit.

Типичный набор правок

1. В requirements.txt добавьте gunicorn или uvicorn, драйвер Postgres и boto3. Уберите torch, transformers и прочее, если модели переехали в сеть Looma Float.
2. Слушайте 0.0.0.0 на порту из PORT.
3. Базу подключите по DATABASE_URL, файлы храните в бакете.
4. Модели вызывайте по API сети Looma Float.
5. Добавьте looma.yaml и .loomaignore.