Sentence-Transformers Docker 镜像从 8GB 到 2GB 的优化实录

问题背景 最近在做一个 RAG 相关的项目，需要把基于 sentence-transformers 的 embedding 服务打包成 Docker 镜像部署。项目本身不算复杂，依赖也就那么几个，结果 docker build 跑完之后一看——8GB。 镜像推送到私有仓库要等半天，开发机拉取一次占掉小半个硬盘。更麻烦的是，每次改一行代码重新构建，整个流程又来一遍。 问题定位 先看 Dockerfile，写得很“标准”： FROM python:3.11 COPY requirements.txt . RUN pip install -r requirements.txt COPY . . CMD ["python", "app.py"] requirements.txt..