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증상 — 사금향 게임컴 (192.168.10.13) 백엔드 진단으로 확정:
POST /api/refresh/005930 → pykrx_ohlcv: failed
error: 'No module named pkg_resources'
root cause: setuptools 80.0.0 (2025-04) 이 pkg_resources 모듈을 제거함.
Dockerfile 의 'pip install --upgrade ... setuptools ...' 가 최신 (80+) 을
설치 → pykrx 의 'import pkg_resources' 가 import 실패.
해결:
1) bootstrap 단계에서 'pip install setuptools<80' 명시 핀
2) reqs.txt 설치 후에도 동일 핀 반복 (transitive upgrade 차단)
3) 빌드 단계에서 'import pkg_resources' 확인 — 깨지면 빌드 실패시켜
런타임에서 발견되는 일 없도록 함
이 패치 후 KIS (이미 ok 였음) 와 함께 pykrx ohlcv/trading_value 가 정상
동작 → chart 자동 충전 (fa817b3) 이 의도대로 데이터 채워 넣음.
별개 이슈 (이 커밋 범위 밖): FinBERT/Chronos 가 RTX 3070 Ti 에서
'no kernel image is available for execution on the device' 발생.
임시 회피: .env 에 MODEL_DEVICE=cpu 추가.
62 lines
3.0 KiB
Docker
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3.0 KiB
Docker
# CUDA 12.1 + Python 3.11. CPU 환경에서는 torch.cuda.is_available()==False 가 되어 자동 폴백.
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# Windows + Docker Desktop + WSL2 GPU 패스스루로 RTX 3070 Ti 에서 동작.
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FROM nvidia/cuda:12.1.1-runtime-ubuntu22.04 AS base
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ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive \
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PYTHONUNBUFFERED=1 \
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PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1 \
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PIP_NO_CACHE_DIR=1 \
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PIP_DISABLE_PIP_VERSION_CHECK=1 \
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PYTHONPATH=/app \
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TZ=Asia/Seoul
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# Ubuntu 22.04 의 python3-pip 는 python3.10 을 가리키므로 설치하지 않고,
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# python3.11 + get-pip.py 로 3.11 전용 pip 를 부트스트랩한다.
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# (Debian/Ubuntu 의 시스템 python 은 ensurepip 가 막혀 있어 get-pip.py 가 가장 깔끔함.)
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# 이후 모든 호출은 `python -m pip` 로 통일해 인터프리터/스크립트 불일치를 차단.
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RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
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python3.11 python3.11-venv \
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build-essential git curl ca-certificates tzdata \
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libgomp1 \
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&& ln -sf /usr/bin/python3.11 /usr/local/bin/python \
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&& ln -sf /usr/bin/python3.11 /usr/local/bin/python3 \
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&& curl -sSL https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o /tmp/get-pip.py \
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&& python /tmp/get-pip.py \
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&& rm /tmp/get-pip.py \
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&& python -m pip install --upgrade pip wheel \
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&& python -m pip install "setuptools<80" \
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&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
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# setuptools 80+ 은 pkg_resources 모듈을 제거함. pykrx 가 `import pkg_resources` 를
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# 하므로 80 미만으로 핀. 아래 reqs.txt 단계에서 다른 deps 가 setuptools 재upgrade 를
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# 트리거하지 않도록 별도 명령으로 고정.
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# Sanity check: 이 출력은 빌드 로그에 박혀서 다음에 인터프리터 불일치 의심될 때 즉시 확인 가능.
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RUN python -V && python -m pip -V
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WORKDIR /app
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COPY pyproject.toml ./
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# Install PyTorch (CUDA 12.1 wheels) first so the rest of deps don't downgrade it.
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RUN python -m pip install --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 \
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torch==2.3.1 torchvision==0.18.1
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# Install runtime deps from pyproject.toml WITHOUT installing the project itself.
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# - 이전 `pip install -e .` 은 app/ 가 아직 COPY 되기 전이라 packages.find 결과가 비고,
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# ubuntu 22.04 기본 pip 의 PEP 660 editable hook 과 충돌해 실패했음.
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# - 런타임에는 PYTHONPATH=/app 으로 `app.*` 임포트가 동작하므로 프로젝트 설치 자체가 불필요.
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# - deps 만 별도 레이어로 캐시 → 코드 변경 시 ML 휠 재빌드 회피.
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RUN python -c "import tomllib; \
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deps = tomllib.load(open('pyproject.toml','rb'))['project']['dependencies']; \
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open('/tmp/reqs.txt','w').write('\n'.join(deps))" \
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&& python -m pip install -r /tmp/reqs.txt \
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&& python -m pip install "setuptools<80" \
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&& python -c "import pkg_resources; print('pkg_resources OK from', pkg_resources.__file__)"
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COPY app ./app
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EXPOSE 8000
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# uvicorn 콘솔 스크립트 대신 `python -m uvicorn` 으로 호출 — 3.11 인터프리터에서 실행됨을 보장.
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CMD ["python", "-m", "uvicorn", "app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000", "--reload"]
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