巨大なアセットファイルの動的ダウンロードによるイメージサイズ最適化 by 蛭田聡司

◻︎セッション概要（500文字以内）
ClaudeなどのAPIで提供していないカスタムモデルをCloud Run GPUに公開する際、大量のアセットをコンテナイメージにCOPYしていませんか？数GB単位の巨大なイメージが出来上がり、デプロイ時間の増大やコンテナレジストリコストの無駄を招いています。

このトークでは、コンテナイメージの最小化に関するアーキテクチャーについて説明します

◻︎想定オーディエンス・得られる学び（500文字以内）
開発者
デプロイ時間の高速化、初期ロードの高速化手法、Cloud Runのsidecar機能を使ったアセットデータ連携フロー

◻︎セッション詳細（1000文字程度）
Cloud Run には初期起動時にCloud Storageからコピーしてvolumeに保存したり、FUSEでCloud Storageにマウントすることができます。2手法のメリット、デメリットを語りたいと思います

ビルド時間の短縮、イメージの軽量化、再デプロイなしでアセットの更新が可能になります。