migrate from pip to uv for dependency management

- Add pyproject.toml and uv.lock for modern Python packaging
- Update README and Dockerfile to use uv instead of pip

Dockerfile

@@ -1,14 +1,25 @@
-# Per ora abbiamo bisogno solo di python, se nel futuro avremo bisogno di pytorch/cuda possiamo sempre tornare indietro
-#FROM pytorch/pytorch:2.6.0-cuda12.6-cudnn9-devel
-FROM python:3.11-slim
+# Vogliamo usare una versione di linux leggera con già uv installato
+# Infatti scegliamo l'immagine ufficiale di uv che ha già tutto configurato
+# Nel caso in cui si volesse usare un'altra immagine di base che ha magari CUDA
+# bisognerebbe installare uv manualmente come descritto nel README
+#FROM pytorch/pytorch:2.6.0-cuda12.6-cudnn9-devel   # Lo lascio qui nel caso
+FROM ghcr.io/astral-sh/uv:python3.12-alpine
 
-# Copio tutti i dati del progetto nella workdir
-# (dopo aver definito la workdir mi trovo già in essa)
+# Dopo aver definito la workdir mi trovo già in essa
 WORKDIR /app
-COPY src .
-COPY requirements.txt .
-COPY LICENSE .
 
-# Installo le dipendenze
-RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
+# Settiamo variabili d'ambiente per usare python del sistema invece che venv
+ENV UV_PROJECT_ENVIRONMENT=/usr/local
+ENV UV_LINK_MODE=copy
+
+# Copiamo prima i file di configurazione delle dipendenze e installiamo le dipendenze
+COPY pyproject.toml ./
+COPY uv.lock ./
+RUN uv sync --frozen --no-cache
+
+# Copiamo i file sorgente dopo aver installato le dipendenze per sfruttare la cache di Docker
+COPY LICENSE .
+COPY src ./src
+
+# Comando di default all'avvio dell'applicazione
 CMD ["python", "src/app.py"]