# uv 패키지 매니저 도입 및 CI/CD 빌드 속도 개선

**날짜**: 2025-07-31  
**작업자**: happybell80 & Claude  
**관련 프로젝트**: rb10508_test, file-graph-visualizer

## 오후 9시 30분

### 문제 상황

**토크나이저 경고 분석**:
- ChromaDB의 SentenceTransformer 사용 시 토크나이저 병렬 처리 경고 발생
- `The current process just got forked. Disabling parallelism to avoid deadlocks...`
- FastAPI 같은 비동기 환경에서 fork() 시 데드락 가능성

**해결**:
- docker-compose.yml에 `TOKENIZERS_PARALLELISM=false` 환경변수 추가
- rb10508_test에만 먼저 적용 (테스트 우선 원칙)

## 오후 9시 45분

### file-graph-visualizer 실행 문제

**문제**:
- `python visualize_refined.py` 실행 시 모듈 없음 오류
- 가상환경 활성화 필요

**uv 도입 결정**:
- Rust 기반 초고속 Python 패키지 매니저
- pip보다 10-100배 빠른 설치 속도
- 가상환경 관리 통합

**uv 설치**:
```bash
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
echo 'export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
```

## 오후 9시 50분

### file-graph-visualizer에 uv 적용

**실행 과정**:
```bash
cd file-graph-visualizer
uv venv                    # 가상환경 생성 (.venv)
uv pip install -r requirements.txt  # 21개 패키지 0.3초만에 설치!
uv run python visualize_refined.py  # 가상환경 자동 활성화 후 실행
```

**결과**:
- rb10508_test 분석 성공
- 31개 파일, 82개 함수 시각화
- 웹서버 http://localhost:3300 에서 확인 가능

## 오후 10시 00분

### rb10508_test Docker 빌드에 uv 적용

**Dockerfile 수정**:
```dockerfile
# 변경 전
RUN --mount=type=cache,target=/root/.cache/pip \
    pip install --upgrade -r requirements.txt

# 변경 후
RUN --mount=type=cache,target=/root/.cache/pip \
    pip install --upgrade pip uv && \
    uv pip install --system --upgrade -r requirements.txt
```

**권한 고려사항**:
- curl로 직접 설치 대신 pip로 uv 설치 (권한 문제 방지)
- `--system` 플래그로 시스템 전역 설치
- 베이스 이미지(chroma_vector:1.0)와 호환성 유지

## 오후 10시 05분

### 배포 및 성과 측정

**Gitea Actions 빌드 시간**:
```
Set up job: 1s
Checkout for validation: 1s
Basic file validation: 0s
Setup SSH: 0s
Test SSH Connection: 0s
Deploy to 51124 Server: 22s  ← 핵심 개선!
Cleanup: 0s
Final Summary: 0s
Complete job: 1s
```

**성과**:
- Deploy 단계: 2-3분 → **22초** (90% 이상 단축)
- 전체 CI/CD 시간 대폭 감소
- 빠른 배포 → 빠른 테스트 사이클

## 교훈

1. **uv의 강력한 성능**
   - Python 패키지 설치 병목 현상 해결
   - 특히 CI/CD 환경에서 극적인 효과
   - 로컬 개발과 배포 모두에서 생산성 향상

2. **점진적 도입 전략**
   - 테스트 환경(rb10508_test)에서 먼저 검증
   - 성공 확인 후 프로덕션(rb8001) 적용 예정
   - 베이스 이미지에도 적용 가능성 검토

3. **권한 문제 고려**
   - Docker 환경에서는 pip로 uv 설치가 안전
   - `--system` 플래그로 가상환경 없이 설치
   - 기존 베이스 이미지와의 호환성 유지

4. **개발 환경 개선**
   - `source venv/bin/activate` 불필요
   - `uv run` 명령으로 자동 가상환경 활성화
   - 프로젝트별 독립성 유지하면서도 편의성 향상