DS1517+(Atom C2538)에서 빌드가 30분 이상 걸리던 원인 두 가지를 제거.
1. PyTorch CPU 전용 휠 사용 (backend)
PyPI 기본 torch 휠은 nvidia-cublas/cudnn 등 CUDA 패키지를 수 GB
함께 내려받는데 NAS에는 GPU가 없어 전부 불필요했다.
download.pytorch.org/whl/cpu 에서 먼저 설치하면 requirements.txt 의
torch 줄은 충족되어 건너뛴다. ml_ensemble 은 이미 지연 임포트라 동작 동일.
2. pip/npm 캐시를 빌드 간 재사용 (backend, mcp-server, frontend)
--no-cache-dir 제거하고 RUN --mount=type=cache 로 전환.
requirements.txt 가 바뀌어도 받아둔 휠은 재다운로드하지 않는다.
Jenkinsfile 에 DOCKER_BUILDKIT/COMPOSE_DOCKER_CLI_BUILD 추가.
부수: frontend Dockerfile 의 FromAsCasing 경고 정리 (as build → AS build).
세 Dockerfile 모두 docker build --check 통과.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
