[Chore] 임베딩 서버 torch를 CPU 전용으로 교체해 NVIDIA 독점 패키지 제거 #450

📌 Description

임베딩 서버(backend/embedding-server)의 torch를 CPU 전용 빌드로 교체해, x86 리눅스 이미지에 NVIDIA 독점 패키지가 함께 설치되는 문제를 없앱니다.

배경

• 2차 평가의 오픈소스 라이선스 기준은 OSI 승인 라이선스이고, 평가는 각 평가 시점의 저장소 상태로 이루어집니다. ([Chore] 캐시 서버를 Redis 7.4에서 Valkey로 교체 #399 참고)
• requirements.txt의 torch==2.4.1을 python:3.11-slim(linux/amd64)에서 설치하면 NVIDIA CUDA 런타임 패키지 12개가 의존성으로 함께 설치됩니다. (pip install --dry-run으로 확인)

nvidia-cublas-cu12 12.1.3.1      nvidia-cufft-cu12     11.0.2.54
nvidia-cuda-cupti-cu12 12.1.105  nvidia-curand-cu12    10.3.2.106
nvidia-cuda-nvrtc-cu12 12.1.105  nvidia-cusolver-cu12  11.4.5.107
nvidia-cuda-runtime-cu12 12.1.105 nvidia-cusparse-cu12 12.1.0.106
nvidia-cudnn-cu12 9.1.0.70       nvidia-nccl-cu12      2.20.5
nvidia-nvjitlink-cu12 12.9.86    nvidia-nvtx-cu12      12.1.105

• 이 패키지들의 라이선스는 NVIDIA 독점(NVIDIA Proprietary Software)이며 OSI 승인이 아닙니다. (PyPI 메타데이터 기준)
• 개발 PC(Apple Silicon, linux/arm64) 이미지에는 이 패키지가 설치되지 않아 지금까지 드러나지 않았습니다. (로컬 docgrid-embedding-server 이미지에서 pip list로 확인)
• 임베딩 서버는 docker-compose.yml에서 GPU 없이 CPU(cpus, mem_limit)만 사용하므로 이 패키지는 실행에 쓰이지 않습니다.

방침: torch 버전은 유지하고 CPU 전용 빌드만 받도록 바꿉니다

• torch 2.4.1은 그대로이고 GPU용 부품이 없는 CPU 전용 휠(PyTorch CPU 저장소)을 사용합니다.
• main.py 등 서버 코드는 변경하지 않습니다.

✅ To-do

사전 확인

• CPU 전용 저장소를 지정한 pip install --dry-run(linux/amd64, Python 3.11)에서 NVIDIA 패키지가 사라지고 torch 2.4.1+cpu가 선택되는지 확인
• 변경 전 기준선: 현재 서버에서 고정 문장 몇 개의 임베딩 값과 이미지 크기를 기록

변경

• backend/embedding-server의 설치 경로를 CPU 전용 torch로 변경 (Dockerfile과 requirements.txt 중 어디에 지정할지 확정 — requirements-test.txt가 requirements.txt를 참조하므로 로컬 테스트 환경과 일치해야 함)
• 설계 문서 docs/design/kangcheolung-#{이슈번호}-embedding-torch-cpu-only.md 작성 (배경·변경 범위·검증)

검증

• 변경 후 이미지 빌드 (기존 docgrid-embedding-server 이미지는 덮어쓰지 않고 별도 태그로)
• 변경 후 동일 문장 임베딩 값을 기준선과 비교
• 이미지 크기 변화 기록

✅ 완료 기준

• linux/amd64 기준 설치 목록에 nvidia-* 패키지가 없다. (pip list | grep -i nvidia 결과 없음)
• torch 버전이 2.4.1(CPU 전용 빌드)이다.
• backend/embedding-server의 pytest(test_main.py 등)가 통과한다.
• /health/ready가 정상 응답하고 임베딩 API 응답 형식이 변경 전과 같다.
• 고정 문장의 임베딩 값이 변경 전과 허용 오차 안에서 같다.
• 레포의 Python 의존성 정의 어디에도 NVIDIA 패키지를 요구하는 지정이 없다.

📒 기타

이 이슈의 범위 밖 (별도 확인 필요)

• minio/minio(태그 미고정, AGPL-3.0)와 grafana/grafana:13.2.3(AGPL-3.0) 이미지: OSI 승인 라이선스이나 별도 컨테이너 실행의 충돌 여부는 OpenUP 오픈소스 라이선스 멘토링(~10/26)에서 확인 필요
• docs/images/architecture.png에 남아 있는 Redis 로고 교체
• README 라이선스 표에 Python 의존성·컨테이너 이미지 라이선스 보강
• FlagEmbedding==1.2.11은 PyPI에 라이선스 메타데이터가 비어 있음 (스캔 도구가 unknown으로 표시할 수 있음)

참고

• 2026-10-08 자체 라이선스 사전 점검 결과이며, 라이선스는 POM·PyPI·npm 메타데이터 기준입니다. 소스 스캔 결과와 다를 수 있습니다.
• 검증 도구 계정 배포는 10/12, 스캔 기한은 10/16입니다.