项目简介

TensorArt 是一个免费的 AI 生图/视频平台和模型分享社区。

我们由一群热爱 AI 技术的小伙伴组成，致力于打造全球最大的 AI 模型分享社区。

我们希望每个人能体验到 AI 创作的乐趣，AI 并不会代替创作，而是会大幅度提升创作的效率，降低创作表达的门槛。

我们搭建了大规模云端 GPU 计算集群，把所有模型都放在云端，让每个人只需通过网页就能使用最先进的 AI 生图/视频模型。

主要贡献

我主要负责前端的日常维护和新功能迭代，并对构建过程进行了深度优化：

构建速度：构建时长从 10 多分钟降至 3 分钟 ⬇️ 60%
产物体积：Docker 镜像体积从 2 GB 缩减至 200 MB ⬇️ 90%

大幅提升了开发与部署效率。

优化背景与原理

这是一个经典的 Nuxt 3 + Vite + Nitro 项目，构建流程分为两阶段：

Vite 将 Server 端源码打包成中间产物（CommonJS 模块），并进行基础优化
Nitro 对 Server 产物进一步优化，并适配不同的部署环境（主要是 Node.js）

在第一阶段 Vite 构建时，底层 Rollup 默认开启 output.hoistTransitiveImports 优化策略，会将所有依赖提升至顶层作用域。该策略在浏览器环境中可避免瀑布式加载、提升解析速度。

但在 Nitro 构建阶段，被提升的依赖会被重复包含在每个入口模块中，导致循环依赖解析复杂度上升，显著增加构建耗时。

// input
// main.js
import value from './other-entry.js';
console.log(value);

// other-entry.js
import externalValue from 'external';
export default 2 * externalValue;

// output
// main.js
import 'external'; // this import has been hoisted from other-entry.js
import value from './other-entry.js';
console.log(value);

// other-entry.js
import externalValue from 'external';
var value = 2 * externalValue;
export default value;

解决方案

关闭 Server 端首次 Vite 构建时的 output.hoistTransitiveImports 优化策略，让模块依赖保留在原始作用域中。因为 Server 端 Node 环境的模块加载/解析方式与浏览器不同，无需考虑瀑布式加载问题，关闭该策略可避免依赖重复提升，从而在第二阶段 Nitro 构建时，降低依赖解析复杂度，减少构建时长。

除了构建策略上的优化之外，我还进行了 Docker 镜像构建方面的优化：

使用多阶段构建：在第一阶段安装所有依赖项并构建产物；在第二阶段使用更小的基础镜像，仅复制构建产物和必要的运行时依赖项，从而大幅减少最终镜像体积。
Docker 层缓存 + PNPM 依赖缓存：利用 Docker 的层缓存机制，将依赖安装步骤单独成一层，并使用 PNPM 的全局缓存目录，避免每次构建都重新安装依赖，从而加快构建速度。

通过上述优化措施，成功将项目构建时长从 10 多分钟缩短到 3 分钟，同时将 Docker 镜像体积从 2 GB 压缩到 200 MB，显著提升了开发与部署效率。