Al construir una imagen Docker con multi stage para alojar el modelo CLIP de OpenAI en GKE me encontré con el problema clásico de la imagen demasiado grande. Inicialmente el requirement instalaba torch y torchvision con soporte por defecto para CUDA y GPUs, lo que infló la imagen hasta alrededor de 7GB cuando en realidad el modelo iba a ejecutarse en CPU.
La solución más rápida y efectiva fue forzar la instalación de las ruedas CPU only de PyTorch. En el requirements bastó indicar explicitamente las versiones CPU y el índice de ruedas CPU como por ejemplo torch==2.2.0+cpu torchvision==0.17.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch_stable.html ftfy regex tqdm fastapi uvicorn pillow numpy<2 python-multipart. Con esto la imagen descendió drásticamente de ~7GB a ~1GB.
Además de usar las ruedas CPU, estas buenas prácticas ayudan a obtener una imagen mucho más ligera y mantenible: usar una imagen base slim como python:3.11-slim, emplear multi stage builds para separar fases de compilación y runtime, instalar paquetes con pip --no-cache-dir, fijar versiones, y limpiar caches y archivos temporales. También conviene eliminar archivos innecesarios de site-packages como directorios tests y examples que fácilmente ahorran 50MB a 60MB adicionales.
Un flujo recomendado sin mostrar un Dockerfile completo es: 1) usar una etapa builder donde se instalen las dependencias necesarias y se compile solo lo imprescindible, 2) copiar al stage final únicamente la carpeta de la aplicación y los paquetes instalados necesarios, 3) limpiar caches pip y borrar __pycache__, tests y ejemplos, y 4) exponer el servicio con uvicorn en modo asíncrono para optimizar recursos. El resultado típico para un servicio que sirve CLIP en CPU puede ser alrededor de 1GB o menos si se aplica limpieza agresiva.
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