コンテナ・イメージの準備

イメージ・アーキテクチャ

イメージは、次の例に示すように、linux/amd64プラットフォーム用に構築する必要があります。

ファイルアクセス

コンテナ・ファイル・システムは読取り専用ですが、/tmpディレクトリは書込み可能です。アプリケーションでファイルをローカルに書き込む必要がある場合は、/tmpに書き込みます。

脆弱性スキャニング

デプロイメントの前に、イメージはOCI Vulnerability Scanning Serviceを使用してスキャンされます。重大な脆弱性が検出された場合、デプロイメントは失敗します。

Oracleでは、OCIコンテナ・レジストリのベース・イメージを使用することをお薦めします。

https://container-registry.oracle.com/: イメージはすでに脆弱性スキャンを通過しています。

その他の制限事項

サンプル・コード

次の例は、LangGraphで開発され、FastAPIでラップされた単純なエージェントを示しています。

from contextlib import asynccontextmanager
import os
import sys
from typing import Any, Dict

from dotenv import load_dotenv
from fastapi import FastAPI
from langchain_core.messages import HumanMessage
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver
from langgraph.prebuilt import create_react_agent

load_dotenv()

OPENAI_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
OPENAI_MODEL = os.getenv("OPENAI_MODEL", "gpt-4o-mini")
TEMPERATURE = float(os.getenv("OPENAI_TEMPERATURE", "0.7"))
OPENAI_MOCK_MODE_ENV = os.getenv("OPENAI_MOCK_MODE")
if OPENAI_MOCK_MODE_ENV is None:
    OPENAI_MOCK_MODE = not bool(OPENAI_API_KEY)
else:
    OPENAI_MOCK_MODE = OPENAI_MOCK_MODE_ENV.strip().lower() in (
        "1",
        "true",
        "yes",
        "on",
    )

app_graph = None


@asynccontextmanager
async def lifespan(app: FastAPI):
    global app_graph

    if OPENAI_MOCK_MODE and not OPENAI_API_KEY:
        print(
            "OPENAI_API_KEY is not set; running in OPENAI_MOCK_MODE.",
            file=sys.stderr,
        )
        yield
        return

    if not OPENAI_API_KEY:
        raise RuntimeError("OPENAI_API_KEY is not set in environment.")

    model = ChatOpenAI(
        model=OPENAI_MODEL,
        temperature=TEMPERATURE,
        api_key=OPENAI_API_KEY,
        streaming=True,
    )
    app_graph = create_react_agent(
        model=model,
        tools=[],
        checkpointer=MemorySaver(),
    )
    yield


app = FastAPI(lifespan=lifespan)


@app.post("/chat")
async def chat(body: Dict[str, Any]):
    thread_id = body["thread_id"]
    msg = body["message"]

    if OPENAI_MOCK_MODE and not OPENAI_API_KEY:
        return {
            "reply": f"[MOCK] OPENAI_API_KEY missing. Echo: {msg}",
            "thread_id": thread_id,
        }

    response = await app_graph.ainvoke(
        {"messages": [HumanMessage(content=msg)]},
        config={"configurable": {"thread_id": thread_id}},
    )

    if "messages" in response and response["messages"]:
        last_message = response["messages"][-1]
        ai_content = getattr(last_message, "content", str(last_message))
    else:
        ai_content = "I'm not sure how to respond to that."

    return {"reply": ai_content}


@app.get("/health")
async def health():
    return {
        "status": "Healthy",
        "mode": "mock" if (OPENAI_MOCK_MODE and not OPENAI_API_KEY) else "normal",
    }


@app.get("/ready")
async def ready():
    if OPENAI_MOCK_MODE and not OPENAI_API_KEY:
        return {"status": "Ready", "mode": "mock"}
    return {"status": "Ready"}