Python with poetry での Dockerfile の効率的な書き方の模索 - Qiita

Pythonの機械学習用Docker imageのサイズ削減方法の紹介 という大変有益な M3 blog を twitter で見かけたので、便乗して自分が使っている Dockerfile との違いを簡単に書いてみようと思う。こちらは dashboard 用 Dockerfile であり機械学習用ではないので参考扱い程度に見てもらえればと。なお以下の内容が優れているとは思えないので better idea ある方にツッコミもらえれば幸いです。そしていつもながらインターネットの向こうの誰か1人に役に立ってもらえればも。なお、streamlit は大変便利。 結論 同じ部分 poetry で version 管理 multi-stage build を使う docker build は dev, prod で cache が効く 違う部分 builder にて apt install を使わな