Вопрос или проблема

Docker-образ для mad64 в 6 раз больше, чем arm64.

# Этап 1: Компилятор
FROM python:3.11-slim AS compile-image

ENV PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1
ENV PYTHONUNBUFFERED=1

WORKDIR /app

# Сначала копируем требования для лучшего использования кэша
COPY ./chatbot/chatbot_requirements.txt .

# Создаем виртуальное окружение и устанавливаем зависимости
RUN python -m venv /opt/venv
ENV PATH="/opt/venv/bin:$PATH"
RUN pip install --upgrade pip && \
    pip install --no-cache-dir -r chatbot_requirements.txt && \
    rm -rf /root/.cache/pip chatbot_requirements.txt

# Этап 2: Финальный
FROM python:3.11-slim AS runtime-image

ENV PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1
ENV PYTHONUNBUFFERED=1
ENV PYTHONPATH="/app/:/app/chatbot/"
ENV PATH="/opt/venv/bin:$PATH"

# Создаем пользователя, не имеющего прав root
RUN useradd -m appuser

WORKDIR /app

# Копируем виртуальное окружение из этапа компиляции
COPY --from=compile-image /opt/venv /opt/venv

# Копируем файлы приложения
COPY --chown=appuser:appuser ./chatbot/ /app/chatbot/
COPY --chown=appuser:appuser .env .

# Переключаемся на пользователя, не имеющего прав root
USER appuser

EXPOSE 8000

CMD ["python", "chatbot/api/chatbot_endpoint.py"]

python-dotenv
pydantic
pydantic-settings
pinecone
langchain
langchain-pinecone
langchain-openai
langchain-huggingface
langserve
langgraph
fastapi
uvicorn
sse_starlette

Ответ или решение

Разница в размерах образов Docker: linux/amd64 в 6 раз больше, чем linux/arm64

Введение

Ваша ситуация с значительной разницей в размерах образов Docker между версиями linux/amd64 и linux/arm64 может быть связана с несколькими факторами. Давайте рассмотрим основные причины, почему это может происходить, и предложим решения для уменьшения размера образа для linux/amd64.

1. Причины значительной разницы в размерах образов

1. Структура образа и зависимости:

   • Образы для архитектуры amd64 и arm64 могут содержать разные наборы зависимостей, которые зависят от особенностей платформы. Некоторые пакеты могут иметь разные размеры в зависимости от архитектуры, что приводит к значительному увеличению общего размера образа.

2. Использование различных базовых образов:

   • Вы используете базовый образ python:3.11-slim. Однако, даже этот "слабо" оптимизированный образ может включать в себя дополнительные библиотеки или зависимости для amd64, которые отсутствуют в arm64. Стоит проверить, действительно ли обе версии используют один и тот же базовый образ.
3. Архитектурные различия:
   • Архитектурные особенности amd64 могут требовать больше библиотек и отдельного объема ресурсов для управления программами и зависимостями.

2. Как уменьшить размер образа linux/amd64

Вот несколько рекомендаций, которые могут помочь снизить размер вашего образа:

1. Оптимизация базового образа:

   • Рассмотрите возможность использования более легкой базовой версии Python, такой как python:3.11-alpine, если ваши зависимости могут быть совместимы с Alpine. Образы на базе Alpine значительно меньше по размеру.

2. Сокращение ненужных зависимостей:

   • Проверьте ваш файл зависимостей и убедитесь, что действительно все пакеты необходимы. Вы можете использовать команды pip check и pipdeptree для обнаружения неиспользуемых или дублирующихся зависимостей.

3. Очистка кэша после установки:

   • В вашем Dockerfile вы уже используете флаг --no-cache-dir при установке пакетов, что отлично. Однако рекомендуется также убедиться, что другие ненужные файлы и кэш удаляются. Например, можно удалить временные файлы и директории, оставшиеся после установки, в том числе кэш pip, как вы уже сделали в вашем Dockerfile.

4. Использование многоступенчатой сборки:

   • Вы уже используете многоступенчатую сборку, но убедитесь, что не копируете лишние файлы или зависимости в конечный образ. Например, можете добавить очистку или более явное управление файлами во время копирования из стадии сборки.
5. Освобождение пространства в конце процесса:
   • Вставьте команды, удаляющие временные файлы, в самом конце вашего Dockerfile, чтобы избежать добавления лишнего веса в окончательный образ.

Заключение

Эти меры могут существенно помочь в уменьшении размера вашего образа для linux/amd64. Вам также будет полезно постоянно отслеживать размер образов, чтобы определить, какие изменения являются наиболее эффективными. Если после всех этих изменений проблема все еще будет сохраняться, возможно, стоит рассмотреть более глубокую оптимизацию вашей сборки или использование инструмента как dive, который позволит проанализировать, какие слои добавляют больший объем к вашему образу.