WSL2+Docker+VSCode(+GPU)でコンテナ開発環境を作る

皆さんはDocker使っていますか？
共有サーバをDockerで環境の切り分けをしているエンジニアや研究者も多いのではないでしょうか。
今回はそういうパターンとは少し違って、私用のWindows PCをDockerで切り分けて、ひとりで環境を使い分けられるようにしたお話です。

前提環境

• Windows 11 Home
• NVIDIA GeForce RTX 4060 Laptop GPU
• WSL2(インストール済み)
• NVIDIA Driver 546.12(Windowsにインストール済み)
• VSCode(Windowsにインストール済み)

Docker Desktopのインストール

Windows側にDocker Desktopをインストールします。
公式サイト(Windows Home版)を参考に、インストーラをダウンロードしてインストールします。
(Windows Home以外の場合はこちら)

ダウンロードしたら、スタートメニューからDockerを立ち上げてセットアップを完了させます。

PowerShellでwsl --listで↓みたいになっていればOKです。

Linux 用 Windows サブシステム ディストリビューション:
Ubuntu (既定)
docker-desktop
docker-desktop-data

こうなっていない場合はもう一度スタートメニューからDockerを立ち上げましょう。

GPUをDockerに連携したい場合

WSL内で↓のコマンドを打ち込みます。(こちらを参考にしました。)

WSL bash

distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \
      && curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \
      && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/$distribution/libnvidia-container.list | \
            sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \
            sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list

WSL bash

sudo apt update

WSL bash

sudo apt install -y nvidia-container-toolkit

コンテナの作成と起動

GPU無しの場合

↓のdockerfileを任意のディレクトリに配置します。(同じ階層にdockerfile以外は何も置かないのを推奨)

dockerfile

# 今回はUbuntu22.04をベースにします。
FROM ubuntu:22.04

# aptの更新やopenssh-serverのインストールをします。
RUN apt update
RUN apt upgrade --fix-missing -y
RUN apt install -y openssh-server

# SSH接続のための設定です。
# "password"のところを任意のパスワードへ変更してください。
RUN mkdir /var/run/sshd
RUN echo 'root:password' | chpasswd
RUN echo '\nPermitRootLogin yes' >> /etc/ssh/sshd_config

# runしたときにSSH接続を始められるようにします。
EXPOSE 22
CMD ["/usr/sbin/sshd", "-D"]

dockerfileを配置したディレクトリに移動して、↓コマンドでDocker imageを作ります。(ssh:ubuntu22.04のimage名の部分は任意のものに設定できます。)

Windows PowerShell / WSL bash

docker build -t ssh:ubuntu22.04 .

作ったimageをコンテナ化して起動します。(ssh:ubuntu22.04の部分は↑で設定したimage名にします。ssh_ubuntuのコンテナ名の部分とポート番号10000は任意のものに設定できます。)

Windows PowerShell / WSL bash

docker run --name ssh_ubuntu -d -p 10000:22 ssh:ubuntu22.04

↓のコマンドで作ったコンテナにSSHログイン出来たらOKです。(ポート番号10000の部分は↑で設定したものにします。)

Windows PowerShell / WSL bash

ssh root@127.0.0.1 -p 10000

GPU有りの場合

↓のdockerfileを任意のディレクトリに配置します。(同じ階層にdockerfile以外は何も置かないのを推奨)

dockerfile

# 今回はUbuntu22.04、CUDA12.1.0をベースにします。
FROM nvidia/cuda:12.1.0-base-ubuntu22.04

# aptの更新やopenssh-serverのインストールをします。
RUN apt update
RUN apt upgrade -y
RUN apt install -y openssh-server

# SSH接続のための設定です。
# "password"のところを任意のパスワードへ変更してください。
RUN mkdir /var/run/sshd
RUN echo 'root:password' | chpasswd
RUN echo '\nPermitRootLogin yes' >> /etc/ssh/sshd_config

# runしたときにSSH接続を始められるようにします。
EXPOSE 22
CMD ["/usr/sbin/sshd", "-D"]

dockerfileを配置したディレクトリに移動して、↓コマンドでDocker imageを作ります。(ssh:ubuntu22.04-cuda12.1のimage名の部分は任意のものに設定できます。)

Windows PowerShell / WSL bash

docker build -t ssh:ubuntu22.04-cuda12.1 .

作ったimageをコンテナ化して起動します。(ssh:ubuntu22.04-cuda12.1の部分は↑で設定したimage名にします。ssh_ubuntu_cudaのコンテナ名の部分とポート番号10000は任意のものに設定できます。)

Windows PowerShell / WSL bash

docker run --gpus all --name ssh_ubuntu_cuda -d -p 10000:22 ssh:ubuntu22.04-cuda12.1

↓のコマンドで作ったコンテナにSSHログイン出来たらOKです。(ポート番号10000の部分は↑で設定したものにします。)

Windows PowerShell / WSL bash

ssh root@127.0.0.1 -p 10000

この設定でコンテナを起動すれば、NVIDIA DriverやCUDAが整備された状態の環境を使うことができるようになります。

VSCodeからコンテナにアクセス

Windows側のSSH configファイルに↓を追記します。(configファイルがない場合は作成しましょう。ssh_ubuntuの部分は任意の接続名に設定できます。ポート番号10000の部分は↑で設定したものにします。)

Windows $HOME\.ssh\config

Host ssh_ubuntu
    HostName localhost
    User root
    Port 10000

VSCodeの拡張機能「Remote Development」をインストールします。

あとは一般的なリモートサーバへアクセスするときと同じ手順でコンテナへログインすることができるようになります。

これで開発環境の作成は完了です。
ここから先は、この環境を使ってそれぞれの仕事や研究、趣味を頑張りましょう。