Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Docker imageを軽くしたい!!
Search
Kazuki Ishikawa
September 05, 2025
Programming
0
16
Docker imageを軽くしたい!!
Docker imageを軽くする手法について、実際のimageサイズを出しながら紹介しています。
紹介する手法
- ベースイメージの検討
- 使用ライブラリの軽量化
- マルチステージビルドの活用
Kazuki Ishikawa
September 05, 2025
Tweet
Share
More Decks by Kazuki Ishikawa
See All by Kazuki Ishikawa
機械学習って何? 5分で解説頑張ってみる
kuroneko2828
1
440
NGレシート検知モデルの作成
kuroneko2828
0
38
Other Decks in Programming
See All in Programming
これならできる!個人開発のすゝめ
tinykitten
PRO
0
140
ローカルLLMを⽤いてコード補完を⾏う VSCode拡張機能を作ってみた
nearme_tech
PRO
0
220
「コードは上から下へ読むのが一番」と思った時に、思い出してほしい話
panda728
PRO
39
26k
クラウドに依存しないS3を使った開発術
simesaba80
0
200
生成AI時代を勝ち抜くエンジニア組織マネジメント
coconala_engineer
0
36k
DevFest Android in Korea 2025 - 개발자 커뮤니티를 통해 얻는 가치
wisemuji
0
180
大規模Cloud Native環境におけるFalcoの運用
owlinux1000
0
230
Cell-Based Architecture
larchanjo
0
150
Implementation Patterns
denyspoltorak
0
140
ZJIT: The Ruby 4 JIT Compiler / Ruby Release 30th Anniversary Party
k0kubun
1
300
ゆくKotlin くるRust
exoego
1
180
Canon EOS R50 V と R5 Mark II 購入でみえてきた最近のデジイチ VR180 事情、そして VR180 静止画に活路を見出すまで
karad
0
140
Featured
See All Featured
How to Build an AI Search Optimization Roadmap - Criteria and Steps to Take #SEOIRL
aleyda
1
1.8k
Distributed Sagas: A Protocol for Coordinating Microservices
caitiem20
333
22k
The Organizational Zoo: Understanding Human Behavior Agility Through Metaphoric Constructive Conversations (based on the works of Arthur Shelley, Ph.D)
kimpetersen
PRO
0
210
Into the Great Unknown - MozCon
thekraken
40
2.2k
Evolving SEO for Evolving Search Engines
ryanjones
0
89
Why You Should Never Use an ORM
jnunemaker
PRO
61
9.7k
Impact Scores and Hybrid Strategies: The future of link building
tamaranovitovic
0
180
Lessons Learnt from Crawling 1000+ Websites
charlesmeaden
PRO
0
980
Optimizing for Happiness
mojombo
379
70k
Building Better People: How to give real-time feedback that sticks.
wjessup
370
20k
The Pragmatic Product Professional
lauravandoore
37
7.1k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
32
2.8k
Transcript
Docker imageを軽くしたい!! @ishi2ki
自己紹介 石川 和樹 機械学習エンジニア (?) インフラ、iOS、フロント/サーバーサイド...色々触ってます 経歴 - 〜2024年
名古屋大学大学院 修了 - 2024年〜 WED株式会社 入社 趣味 謎解き (やるのも作るのも) 2 @ishi2ki 推し→
業務内容 3 OCR DB
業務内容 4 OCR DB NG判定 OCR 領域検知 カテゴリ推 論 商品マスタ
との紐づけ
本編 5
課題 6 Docker imageが大きい 機械学習を使うサービスだと数十GBになることも… 悪影響 - 保存領域の圧迫 -
CI/CDの長時間化 - クラウドへの転送量が増加 - pod立ち上げの長時間化
解決策 1. ベースイメージをなるべく小さいものにする 2. 使用ライブラリを最低限にする 3. マルチステージビルドを活用する 7
ベースイメージの選定 なるべく小さいものを選ぶ 足りないものはapt-getとかで入れればOK! 8 Python - python:3.13.7 → 400.53MB
- python:3.13.7-slim → 42.37MB Go - golang:1.24.7 → 309.73MB - golang:1.24.7-alpine → 77.07MB
使用ライブラリの最小化 9 ・使わないライブラリは入れない ・使うライブラリでもなるべく小さく抑える 例:PyTorch (Pythonライブラリ) を使ったサービスのイメージ GPU ver.
pip install torch → 7.07GB CPU ver. pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu → 1.09GB
マルチステージビルド (1/3) Docker imageの作成を何段階かに分けて行う手法 1. ビルド用ステージ a. ビルドに必要なものをインストール b.
実行に必要なものを作成する 2. 実行用ステージ a. 1から実行に必要なものをコピー b. その他必要最低限のものをインストール 10
マルチステージビルド (2/3) 領域検知 11 ビルド用 ステージ 実行用 ステージ シングルステージビルド
1.18GB マルチステージビルド 0.98GB
マルチステージビルド (3/3) Goなどコンパイル型言語は効果大 (実行バイナリだけコピー) 12 ビルド用 ステージ 実行用 ステージ シングルステージビルド
913MB マルチステージビルド 68.9MB
削減効果まとめ NG判定サービス (with 軽量機械学習モデル) 8.06GB ↓ base image を python:3.13 →
python:3.13-slim 7.07GB ↓ PyTorchをCPU onlyに変更 1.18GB ↓ マルチステージビルド 0.98GB 13
まとめ docker image のサイズ削減は大事! - ベースイメージを小さくする - 必要なものは追加でインストールすればいい - ライブラリを最小化
- サイズの大きいライブラリは、小さくできないか検討 - Pythonの機械学習ライブラリで効果絶大 - マルチステージビルド - 実行に必要なものだけイメージに残す - Goなどコンパイル型言語で効果絶大 14