はじめに
機械学習試したい→Tensorflowでしょ
Web上でインタラクティブに試したい→Jupyterでしょ
手軽にインフラ構築したい→Dockerでしょ
ってことで、やってみたけど、パスワードどこで設定するねんって詰まっちゃったので、その解法書いておきます
想定読者
下記に当てはまる人
- インフラエンジニアだけど機会学習試したい
- Docker最近触ってるけど詳しくわからん
- Pythonちょっと触ってるけどあんま知らん
- Jupyterいいんちゃう？知らんけど
Dockerを使う理由
基本的に今持ってるMacBook Airで試せるならしたいけど、明らかにリソースが足りない。
なので、がっつりやるならAWSやGCPなどのクラウド上がベスト解です。
ローカルであたりをつけてからクラウドへ持っていきたいので、それが一番楽で、かつ最近流行ってるものと言えば、そう、Dockerです。
Jupyterの構築は何かと面倒なので、全部入りのコンテナ使えばホント楽です。
（AnsibleやChefで入れようとすると色々詰まっちゃう。。。）
イメージの取得
まずはイメージの取得です。
Jupyterのイメージは下記にいろんな種類があるので、目的によって選びましょう。
https://github.com/jupyter/docker-stacks
今回はtensorflow使いたいので、下記を使います。
https://github.com/jupyter/docker-stacks/tree/master/tensorflow-notebook
docker pullりましょう
$ docker pull jupyter/tensorflow-notebook
Unable to find image 'jupyter/tensorflow-notebook:latest' locally
latest: Pulling from jupyter/tensorflow-notebook
75a822cd7888: Pulling fs layer
f74dd7a42a1f: Pulling fs layer
7b03c47d9699: Pull complete
ecef67eb4d88: Pull complete
bd6c8cee2aa9: Pull complete
8ecf884c467a: Pull complete
7dc68d7c7ffd: Pull complete
3369a456e292: Pull complete
e626c4a34300: Pull complete
619d5c673fb7: Pull complete
eff746881b74: Pull complete
fae5187ea9e1: Pull complete
e1fd76e4adb2: Pull complete
b5d2ba91f6a5: Pull complete
5804e217f19f: Pull complete
7719a427e59f: Pull complete
33ea9d473883: Pull complete
d28a865b24f6: Pull complete
7e2fa13ce090: Pull complete
15b63cba13fd: Pull complete
adcb147a9782: Pull complete
ce56ab01574f: Pull complete
aa6a6ae0b01e: Pull complete
2c54a9d73fcd: Pull complete
47c2872f3870: Pull complete
Digest: sha256:dd7b9e81c167647a87300043f21e3b37eee6d463815b86db9976c299cd4cc046
Status: Downloaded newer image for jupyter/tensorflow-notebook:latest
101e77006b40935607969dbad87e4540719ec55e66168d507f0ea8bb04ffe713
注意点
下みたいにエラーが出ることがあります。
$ docker pull jupyter/tensorflow-notebook
Unable to find image 'jupyter/tensorflow-notebook:latest' locally
latest: Pulling from jupyter/tensorflow-notebook
75a822cd7888: Pulling fs layer
f74dd7a42a1f: Pulling fs layer
f74dd7a42a1f: Pull complete
ecef67eb4d88: Download complete
bd6c8cee2aa9: Download complete
8ecf884c467a: Download complete
7dc68d7c7ffd: Download complete
3369a456e292: Download complete
e626c4a34300: Download complete
619d5c673fb7: Download complete
eff746881b74: Download complete
fae5187ea9e1: Download complete
e1fd76e4adb2: Download complete
b5d2ba91f6a5: Downloading 96.62 MB/660.8 MB
5804e217f19f: Download complete
7719a427e59f: Downloading 126.5 MB/281.6 MB
33ea9d473883: Download complete
d28a865b24f6: Downloading 314.1 MB/314.1 MB
7e2fa13ce090: Waiting
15b63cba13fd: Waiting
adcb147a9782: Waiting
ce56ab01574f: Waiting
aa6a6ae0b01e: Waiting
2c54a9d73fcd: Waiting
47c2872f3870: Waiting
docker: write /var/lib/docker/tmp/GetImageBlob222925529: no space left on device.
See 'docker run --help'.
原因はイメージが5Gほどあるので、容量が足りなくなってるみたい。
なので、他のイメージを削除すればOK（neural styleでかすぎ）
$ docker images
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
poppen/trusty-ansible-serverspec latest e84a5c7341fd 10 weeks ago 691 MB
flyinprogrammer/serverspec latest 1b34b62345b3 12 weeks ago 154.4 MB
somatic/torch-fast-neural-style latest 97645d9c69e8 3 months ago 7.323 GB
amazon/amazon-ecs-agent latest a76825ffa321 3 months ago 10.84 MB
elenaalexandrovna/opencv-python3 latest 910fcd0fa477 4 months ago 594.7 MB
trafferty/docker-ipython-opencv latest 686f355ae522 19 months ago 8.676 GB
$ docker rmi a76825ffa321 910fcd0fa477 97645d9c69e8
Untagged: amazon/amazon-ecs-agent:latest
Untagged: amazon/amazon-ecs-agent@sha256:391a45a5b69a8d9fe1844310c4cf90e82e31cb167a93eb94d5a49b2b2456ad46
Deleted: sha256:a76825ffa321686b2df70a0be52fe5ecd52006a347cee5f07635b188655a5e86
...
ハッシュ値取得用コンテナの起動
$ docker run -it --rm -p 8888:8888 jupyter/tensorflow-notebook
1b11efc02512ab60a26909ced181a16e01db57160607bb5c54c2acacae30a20b
$ docker ps
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
fb31e1a2fda1 jupyter/tensorflow-notebook "tini -- start-notebo" 6 seconds ago Up 1 seconds 0.0.0.0:8888->8888/tcp thirsty_kilby
このままだと http://localhost:8888 にアクセスしても、パスワード画面を眺めるだけになっちゃう
ハッシュ値の取得
docker execでコンテナにbashを立ち上げて
$ docker exec -it fb31e1a2fda1 /bin/bash
pythonから実行し、設定したいパスワードを2回打ち込み、パスワードのハッシュ値を取得します。
下記の例だと、ハッシュ値はsha1:hogehoge:fugafugaです。
< python -c 'from notebook.auth import passwd;print(passwd())'
Enter password:
Verify password:
sha1:hogehoge:fugafuga
jovyan@fb31e1a2fda1:~/work$ exit
exit
attachしたとき
docker attachしちゃうと、コンテナの起動の際に実行されるstart-notebook.shの標準入出力にアタッチしちゃって、pythonのコマンドが打てない
$ docker attach fb31e1a2fda1
★何もコマンド実行できない（ただログ眺めてるだけ）
ç^C[I 13:28:14.809 NotebookApp] Interrupted...
[I 13:28:14.810 NotebookApp] Shutting down kernels
$
コンテナの削除
このコンテナはもう使わないので削除
$ docker ps
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
fb31e1a2fda1 jupyter/tensorflow-notebook "tini -- start-notebo" 10 minutes ago Up 10 minutes 0.0.0.0:32768->8888/tcp tender_snyder
$ docker stop fb31e1a2fda1
fb31e1a2fda1
$ docker rm fb31e1a2fda1
fb31e1a2fda1
$ docker ps -a
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
起動
ようやくパスワードを設定したコンテナを起動
さっき取得したハッシュ値、sha1:hogehoge:fugafugaをstart-notebook.shのオプションNotebookApp.passwordの値に入れ込んで実行しましょう。
docker run -d -p 8888:8888 jupyter/tensorflow-notebook start-notebook.sh --NotebookApp.password='sha1:hogehoge:fugafuga'
これで http://localhost:8888 へアクセスすれば、上で設定したパスワードを入れると、ログインできます。
あとはMNISTなり色々遊んでください。
余談
opensslコマンドでいけんじゃね？って思って下記をやったけど、うまくいかなかった
$ echo [password] | openssl sha1
sha1はsha1だろと思ったんだけどなんでだろ？形式が違うのかな？
参考
- Jupyter Notebook Scientific Python Stack + Tensorflow
https://github.com/jupyter/docker-stacks/tree/master/tensorflow-notebook - Jupyter notebookのパスワード
http://qiita.com/Tsutomu-KKE@github/items/aee41edf1a990cad5be6 - Dockerコンテナ内で操作 attachとexecの違い
http://qiita.com/RyoMa_0923/items/9b5d2c4a97205692a560