shuim
19d25e5528
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>
31 lines
1.0 KiB
Docker
31 lines
1.0 KiB
Docker
# syntax=docker/dockerfile:1
|
|
FROM python:3.11-slim
|
|
|
|
WORKDIR /app
|
|
|
|
# Node.js + Claude Code CLI (AI_PROVIDER=claude_code 테스트 모드용 — `claude -p` 헤드리스 호출)
|
|
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends curl ca-certificates git \
|
|
&& curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_22.x | bash - \
|
|
&& apt-get install -y --no-install-recommends nodejs \
|
|
&& npm install -g @anthropic-ai/claude-code \
|
|
&& apt-get purge -y curl && apt-get autoremove -y && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
|
|
|
|
# Python 의존성 설치 — pip 캐시를 빌드 간 재사용 (BuildKit 필요)
|
|
COPY requirements.txt .
|
|
RUN --mount=type=cache,target=/root/.cache/pip \
|
|
pip install -r requirements.txt
|
|
|
|
# 애플리케이션 코드 복사
|
|
COPY . .
|
|
|
|
# claude CLI는 root 실행 시 일부 기능 제한 → 전용 사용자로 실행
|
|
RUN useradd -m -u 1000 mcp && chown -R mcp:mcp /app
|
|
USER mcp
|
|
ENV HOME=/home/mcp
|
|
|
|
# 포트 노출
|
|
EXPOSE 8001
|
|
|
|
# 애플리케이션 실행
|
|
CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8001"]
|