Benoit 6a55de3299 Perf: Optimiser builds backend avec image de base (90-95% plus rapide) ...

Architecture en 2 images:
- Image base (audio-classifier-base): deps système + Python (~15min, 1x/semaine)
- Image app (audio-classifier-backend): code uniquement (~30s-2min, chaque commit)

Fichiers ajoutés:
- backend/Dockerfile.base: Image de base avec toutes les dépendances
- .gitea/workflows/docker-base.yml: CI pour build de l'image de base
- backend/DOCKER_BUILD.md: Documentation complète

Fichiers modifiés:
- backend/Dockerfile: Utilise l'image de base (FROM audio-classifier-base)
- .gitea/workflows/docker.yml: Passe BASE_IMAGE en build-arg

Gains de performance:
- Build normal: 15-25min → 30s-2min (90-95% plus rapide)
- Trigger auto du build base: quand requirements.txt change
- Trigger manuel: via interface Gitea Actions

🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code)

Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>

2025-12-26 22:04:13 +01:00

670 B

Raw Permalink Blame History

View Raw