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Loki/.github/workflows/docker-publish.yml
T
Loki 1e232a7ff3 Simplification radicale : moteur pris de l'image officielle llama.cpp
Plus aucune compilation CUDA : le runtime part de
ghcr.io/ggml-org/llama.cpp:server-cuda (llama-server précompilé et maintenu
par l'équipe amont, backends .so chargés dynamiquement, archs GPU courantes,
repli CPU fonctionnel). Le build complet passe de ~40 min à ~4 min et tous
les pièges du build CUDA sans GPU (stubs libcuda, espace disque du runner,
choix des architectures) disparaissent.

- Dockerfile : 2 étapes (Go + image officielle), build-arg LLAMACPP_IMAGE
  pour épingler une version ou passer en CPU/Vulkan
- entrypoint : BIN=/app/llama-server
- workflow GHCR : purge disque et CUDA_ARCHS supprimés, cache max
- compose/.env/README à l'avenant

Validé : build 3 min 55, UI HTTP 200, healthcheck healthy, superviseur PID
OK, llama-server démarre (repli CPU) et n'échoue que sur un modèle factice.
2026-08-14 22:59:35 +00:00

50 lines
1.1 KiB
YAML

name: Publier l'image Docker (GHCR)
on:
push:
branches: [main]
workflow_dispatch:
permissions:
contents: read
packages: write
jobs:
build-push:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- name: Checkout
uses: actions/checkout@v4
- name: Setup Buildx
uses: docker/setup-buildx-action@v3
- name: Connexion à GHCR
uses: docker/login-action@v3
with:
registry: ghcr.io
username: ${{ github.actor }}
password: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
- name: Métadonnées (tags / labels)
id: meta
uses: docker/metadata-action@v5
with:
images: ghcr.io/${{ github.repository }}
tags: |
type=raw,value=latest
type=sha,format=short
- name: Build & push
uses: docker/build-push-action@v6
with:
context: .
platforms: linux/amd64
push: true
build-args: |
LOKI_VERSION=${{ github.sha }}
tags: ${{ steps.meta.outputs.tags }}
labels: ${{ steps.meta.outputs.labels }}
cache-from: type=gha
cache-to: type=gha,mode=max