【MLOps】docker/mlflowを使った競馬AI開発環境構築（2021年版）~ docker構築 ~

今回は、分析データ用のデータベースやモデル管理用のmlflowをインストールするためのdocker環境の構築手順を紹介していきます。dockerに慣れない方は難しく感じる点もあると思うのですが、頑張っていきましょう。

docker環境構築手順

1. ローカル環境にdockerをインストールする
2. 分析用データ保存用MySQLとデータ参照用Adminerを設定する
3. mlflowとデータベース・リポジトリを設定する

今回は大サービスで、docker環境構築用のためのdockerfileを公開します！これを使えば簡単にあるコマンドを叩くだけで構築完了するので、感動しますよ！

1. ローカル環境にdockerをインストールする

まずはdockerをインストールしましょう。公式サイトからdockerのインストーラをダウンロードして実行してください。

2. 分析用データ保存用MySQLとデータ参照用Adminerを設定する/3. mlflowとデータベース・リポジトリを設定する

まずは、設定ファイルを保存するためのフォルダをローカルに作成してください。
docker環境構築用の設定ファイルをgitlabに公開していますので、こちらをダウンロードしてインストール用のフォルダに格納してください。

最後に、コマンドプロンプト(windows)かTerminal(Mac/ubuntu)を起動して、先程のdocker設定ファイル
（docker-compose.yml）があるフォルダに移動して次のdockerコマンドを実行してください。

docker-compose up -d

エラーなく完了したら構築完了です。

まとめ

今回はdocker環境の構築方法を説明しました。dockerコマンドを使えば簡単に環境構築ができることを実感してもらえたでしょうか？他に必要なコンポーネントが出てきた時には自分でdockerfileやdocker-compose.ymlを書き変えることで簡単にイメージを追加できるので、色々試してみたくださいね。