chore: AWS 배포 산출물 완비 + Docker 빌드 CI

.gitattributes

@@ -0,0 +1,16 @@
+# Linux(EC2/CI/컨테이너)에서 실행되는 파일은 LF로 고정한다.
+# (Windows에서 편집해도 CRLF가 섞여 sh 스크립트/Dockerfile이 깨지지 않도록)
+Dockerfile      text eol=lf
+*.sh            text eol=lf
+*.yml           text eol=lf
+*.yaml          text eol=lf
+*.conf          text eol=lf
+Modelfile       text eol=lf
+.dockerignore   text eol=lf
+
+# 바이너리(정규화 제외)
+*.gguf          binary
+*.safetensors   binary
+*.bin           binary
+*.png           binary
+*.jpg           binary

.github/workflows/docker-build.yml

@@ -0,0 +1,38 @@
+# 백엔드 Docker 이미지가 실제로 빌드되는지 CI에서 검증한다.
+# (배포 산출물이 항상 빌드 가능한 상태임을 보장 — 포트폴리오용 "Docker build passing" 근거)
+name: docker-build
+
+on:
+  push:
+    branches: [main]
+    paths:
+      - 'backend/**'
+      - 'docker-compose.yml'
+      - '.github/workflows/docker-build.yml'
+  pull_request:
+    paths:
+      - 'backend/**'
+      - 'docker-compose.yml'
+      - '.github/workflows/docker-build.yml'
+  workflow_dispatch:
+
+jobs:
+  build-backend-image:
+    runs-on: ubuntu-latest
+    steps:
+      - uses: actions/checkout@v4
+
+      - name: Set up Docker Buildx
+        uses: docker/setup-buildx-action@v3
+
+      - name: Build backend image
+        uses: docker/build-push-action@v6
+        with:
+          context: ./backend
+          push: false
+          tags: wtgmate-backend:ci
+          cache-from: type=gha
+          cache-to: type=gha,mode=max
+
+      - name: Validate docker-compose.yml
+        run: docker compose -f docker-compose.yml config >/dev/null && echo "compose config OK"

DEPLOY.md

@@ -41,7 +41,11 @@ ALB(월 ~$16)와 API Gateway(요청 29초 하드 리밋)를 모두 피하기 위
 | Ollama 호스트 | ✅ | `OLLAMA_HOST`/`OLLAMA_MODEL` env | `backend/main.py` |
 | 의존성 고정 | ✅ | `backend/requirements.txt` 생성(fastapi·uvicorn[standard]·httpx·python-dotenv·pydantic·ortools) | `backend/requirements.txt` |
 | env 템플릿 | ✅ | `backend/.env.example`, `frontend/.env.example` 추가 | - |
-| 컨테이너화 | ⬜ | (선택) `Dockerfile` + `docker-compose.yml`. bare-metal(venv+systemd)로도 가능 | - |
+| 컨테이너화 | ✅ | `backend/Dockerfile`(+`.dockerignore`), 루트 `docker-compose.yml`(ollama + model-loader + backend) | - |
+| 모델 등록 | ✅ | `backend/finetune/Modelfile`(raw passthrough) 커밋 → `ollama create`로 재현 | - |
+| nginx | ✅ | `deploy/nginx-wtgmate.conf`(정적 프론트 + /api 프록시, certbot용) | - |
+
+**→ 배포 산출물이 모두 준비됨. EC2에 올려 아래 "배포 순서 요약"만 실행하면 기동된다.**
 
 **배포 시 주입할 env 요약**
 - 백엔드: `KAKAO_REST_API_KEY`, `TMAP_APP_KEY`, `ODSAY_API_KEY`, `ALLOWED_ORIGINS`(배포 도메인), `OLLAMA_HOST`/`OLLAMA_MODEL`
@@ -75,12 +79,52 @@ ALB(월 ~$16)와 API Gateway(요청 29초 하드 리밋)를 모두 피하기 위
 
 ---
 
-## 배포 순서 요약
+## 배포 순서 요약 (산출물 준비 완료 → EC2에서 실행만)
+
+**로컬(완료됨):** Phase 1 코드 정리 + Dockerfile/compose/nginx/Modelfile 산출물. GGUF는 Colab 노트북으로 생성.
+
+**EC2(Ubuntu, t3.medium+)에서:**
+```bash
+# 0) 도구
+sudo apt update && sudo apt install -y docker.io docker-compose-plugin nginx certbot python3-certbot-nginx
+sudo usermod -aG docker $USER   # 재로그인
+
+# 1) 코드 + 모델
+git clone https://github.com/ysb2152/WTGMate.git && cd WTGMate
+mkdir -p model
+aws s3 cp s3://<버킷>/wtgmate-parser.gguf model/wtgmate-parser.gguf   # GGUF 전달(S3)
+cp backend/finetune/Modelfile model/Modelfile
+
+# 2) 키 주입(.env 또는 SSM). ALLOWED_ORIGINS는 배포 도메인.
+cat > .env <<EOF
+KAKAO_REST_API_KEY=...
+TMAP_APP_KEY=...
+ODSAY_API_KEY=...
+ALLOWED_ORIGINS=https://YOUR_DOMAIN
+EOF
+
+# 3) 백엔드 + Ollama 기동(모델 자동 등록) → 헬스체크
+docker compose up -d --build
+curl http://localhost:8000/api/health          # 3개 키 configured 확인
+
+# 4) 프론트 빌드 → nginx 정적 서빙
+cd frontend && VITE_API_BASE_URL="" VITE_KAKAO_JAVASCRIPT_KEY=... npm ci && npm run build
+sudo mkdir -p /var/www/wtgmate && sudo cp -r dist/* /var/www/wtgmate/ && cd ..
+sudo cp deploy/nginx-wtgmate.conf /etc/nginx/sites-available/wtgmate
+sudo sed -i 's/YOUR_DOMAIN/실제도메인/' /etc/nginx/sites-available/wtgmate
+sudo ln -sf /etc/nginx/sites-available/wtgmate /etc/nginx/sites-enabled/
+sudo nginx -t && sudo systemctl reload nginx
+
+# 5) HTTPS
+sudo certbot --nginx -d YOUR_DOMAIN
+```
+
+**콘솔 작업:** 보안그룹 80/443 오픈, Elastic IP + 도메인 A레코드, **Kakao JS 키 플랫폼에 배포 도메인 등록**, **ODsay '서버' 앱에 EC2 공인 IP 등록**.
+
+---
+
+## 실제 라이브 데모는 Cloudflare Tunnel로 운영 (비용 절감)
 
-1. Phase 1 코드 정리 (로컬에서 완료 가능)
-2. GGUF S3 업로드
-3. EC2(t3.medium) 프로비저닝 + 보안 그룹(80/443) 설정
-4. Docker/의존성 설치 → backend + Ollama 기동 → `ollama create`
-5. nginx 설정(정적 서빙 + /api 프록시) + certbot HTTPS
-6. 도메인 연결 + Kakao 콘솔에 도메인 등록
-7. 헬스체크(`/api/health`)로 확인
+위 AWS 구성은 **배포 즉시 가능한 상태로 완비**해 두었으나(t3.medium 상시 ~$30/월), 포트폴리오 데모는
+비용 0의 **Cloudflare Tunnel + Vercel** 로 운영한다. 백엔드/Ollama는 개발 PC에서 그대로 돌고
+(모든 API 키가 이미 그 IP로 동작), Cloudflare Tunnel이 HTTPS로 노출한다. 상세는 `deploy/CLOUDFLARE.md`.

DEVELOPMENT_JOURNEY.md

@@ -15,6 +15,7 @@
 
 | 시점 | 구분 | 한 일 | 관련 |
 |---|---|---|---|
+| 2026-08-27 | chore | AWS 배포 산출물 완비(EC2에 올리면 바로 기동): backend Dockerfile + docker-compose(ollama+model-loader+backend) + nginx + Modelfile 커밋, GitHub Actions로 Docker 이미지 빌드 CI 추가, DEPLOY.md 구체 런북화 | `chore/deploy-artifacts` / `DEPLOY.md` |
 | 2026-08-27 | chore | 배포 Phase 1(코드 준비): requirements.txt 생성, 프론트 API주소·백엔드 CORS를 env화, .env.example 2종 추가 | `chore/deploy-phase1` / `DEPLOY.md` |
 | 2026-08-27 | fix | 실사용 브라우저 검증 중 발견: Kakao 자동차 API가 실패해도 200으로 result_code만 주는 짧은 구간에서 `summary` KeyError → result_code 확인해 명확히 폴백 | `fix/kakao-car-resultcode` |
 | 2026-08-27 | perf/test | 배포용 정확도·성능 측정(최적화 최적성 PASS·LLM 추출 6/6·추정행렬 regret 평균 0.5분) 후 OR-Tools time_limit 5s→2s, 검증 하네스 경로 하드코딩 제거 | `chore/perf-timelimit-harness` |

backend/.dockerignore

@@ -0,0 +1,14 @@
+# 이미지에 넣지 않을 것들(용량·비밀 제외).
+venv/
+.venv/
+__pycache__/
+*.pyc
+.env
+.env.*
+!.env.example
+tests/
+finetune/data/
+finetune/__pycache__/
+*.gguf
+*.safetensors
+*.bin

backend/Dockerfile

@@ -0,0 +1,22 @@
+# WTGMate FastAPI 백엔드 이미지.
+# Ollama는 이 이미지에 넣지 않고 별도 컨테이너로 띄운다(docker-compose.yml 참고).
+FROM python:3.11-slim
+
+WORKDIR /app
+
+# httpx의 TLS 검증용 CA 등 최소 런타임 의존성.
+RUN apt-get update \
+    && apt-get install -y --no-install-recommends ca-certificates \
+    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
+
+# 의존성 먼저 설치(레이어 캐시 활용).
+COPY requirements.txt .
+RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
+
+# 애플리케이션 코드(.dockerignore로 venv/데이터/gguf/.env 제외).
+COPY . .
+
+EXPOSE 8000
+
+# 프로덕션 기동. OLLAMA_HOST/키 등은 compose가 환경변수로 주입한다.
+CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]

backend/finetune/Modelfile

@@ -0,0 +1,17 @@
+# WTGMate 장소추출 파인튜닝 모델(wtgmate-parser)을 Ollama에 등록하기 위한 Modelfile.
+#
+# 배포 시:
+#   1) 파인튜닝 산출물 GGUF(wtgmate-parser.gguf, ~1.9GB, git 제외)를 이 파일과 같은 폴더에 둔다
+#      (Colab 노트북으로 생성하거나 S3에서 내려받는다 — DEPLOY.md 참고).
+#   2) ollama create wtgmate-parser -f Modelfile
+#
+# TEMPLATE는 채팅 래핑 없이 프롬프트를 그대로 넘기는 raw passthrough다. 학습을 순수 텍스트
+# 이어쓰기(alpaca_prompt) 형식으로 했기 때문에, 추론 때도 동일 형식이어야 성능이 유지된다.
+# (main.py의 call_ollama가 raw=True로 호출하는 것과 짝을 이룬다.)
+
+FROM ./wtgmate-parser.gguf
+TEMPLATE {{ .Prompt }}
+PARAMETER num_ctx 2048
+PARAMETER stop <|im_end|>
+PARAMETER stop <|endoftext|>
+PARAMETER temperature 0.1

deploy/nginx-wtgmate.conf

@@ -0,0 +1,35 @@
+# WTGMate nginx 설정 (단일 EC2: 정적 프론트 서빙 + /api 리버스 프록시 + HTTPS).
+#
+# 배포:
+#   1) 프론트 빌드: cd frontend && VITE_API_BASE_URL="" npm run build  (동일 오리진이라 상대 /api)
+#      => frontend/dist 를 /var/www/wtgmate 로 복사.
+#   2) 이 파일을 /etc/nginx/sites-available/wtgmate 로 복사하고 YOUR_DOMAIN 치환, sites-enabled 링크.
+#   3) sudo nginx -t && sudo systemctl reload nginx
+#   4) sudo certbot --nginx -d YOUR_DOMAIN   (443 서버블록 + HTTP→HTTPS 리다이렉트 자동 삽입)
+#
+# 프론트와 /api가 같은 도메인이라 CORS도 필요 없다(백엔드 ALLOWED_ORIGINS는 그대로 둬도 무방).
+
+server {
+    listen 80;
+    server_name YOUR_DOMAIN;   # 예: wtgmate.example.com
+
+    # vite build 산출물(frontend/dist) 배포 위치.
+    root /var/www/wtgmate;
+    index index.html;
+
+    # SPA: 정적 파일 없으면 index.html로 폴백.
+    location / {
+        try_files $uri $uri/ /index.html;
+    }
+
+    # 백엔드(FastAPI, docker-compose가 8000 노출) 리버스 프록시.
+    location /api/ {
+        proxy_pass http://127.0.0.1:8000;
+        proxy_set_header Host $host;
+        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
+        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
+        proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
+        # LLM 파싱/최적화 대기 여유(브루트포스·OR-Tools 포함).
+        proxy_read_timeout 120s;
+    }
+}

docker-compose.yml

@@ -0,0 +1,59 @@
+# WTGMate 백엔드 + Ollama 오케스트레이션 (단일 EC2 등에서 `docker compose up -d --build`).
+#
+# 준비물:
+#   1) 파인튜닝 GGUF와 Modelfile을 ./model/ 에 둔다:
+#        ./model/wtgmate-parser.gguf        (git 제외 ~1.9GB, S3에서 내려받거나 Colab로 생성)
+#        ./model/Modelfile                  (backend/finetune/Modelfile 복사)
+#   2) 루트 .env 또는 셸 환경변수로 키 주입:
+#        KAKAO_REST_API_KEY / TMAP_APP_KEY / ODSAY_API_KEY / ALLOWED_ORIGINS
+#   3) docker compose up -d --build
+#   4) 헬스체크: curl http://localhost:8000/api/health
+#
+# 정적 프론트 서빙 + HTTPS는 호스트 nginx + certbot으로 처리한다(deploy/nginx-wtgmate.conf).
+
+services:
+  # Ollama 서버(로컬 파인튜닝 모델 구동). CPU만으로도 3B 동작.
+  ollama:
+    image: ollama/ollama:latest
+    restart: unless-stopped
+    volumes:
+      - ollama_data:/root/.ollama
+    expose:
+      - "11434"
+
+  # ollama가 뜨면 모델을 한 번 등록하고 종료하는 1회성 서비스.
+  model-loader:
+    image: ollama/ollama:latest
+    depends_on:
+      - ollama
+    environment:
+      - OLLAMA_HOST=ollama:11434
+    volumes:
+      - ./model:/model:ro
+    entrypoint:
+      - /bin/sh
+      - -c
+      - >
+        until ollama list >/dev/null 2>&1; do echo 'waiting for ollama...'; sleep 2; done;
+        ollama create wtgmate-parser -f /model/Modelfile &&
+        echo 'wtgmate-parser 등록 완료'
+    restart: "no"
+
+  # FastAPI 백엔드.
+  backend:
+    build: ./backend
+    depends_on:
+      - ollama
+    environment:
+      - OLLAMA_HOST=http://ollama:11434
+      - OLLAMA_MODEL=wtgmate-parser
+      - KAKAO_REST_API_KEY=${KAKAO_REST_API_KEY:-}
+      - TMAP_APP_KEY=${TMAP_APP_KEY:-}
+      - ODSAY_API_KEY=${ODSAY_API_KEY:-}
+      - ALLOWED_ORIGINS=${ALLOWED_ORIGINS:-*}
+    ports:
+      - "8000:8000"
+    restart: unless-stopped
+
+volumes:
+  ollama_data: