Google Cloud Platform（以下GCP）やDocker初心者の私ですが、機械学習のために「GCPとDockerでKaggle用計算環境構築 - Qiita」に沿ってがんばって環境構築をしました。
本記事は、環境構築後に「GCP上のDockerでJupyterを使う」際に繰り返し使用するコマンドのメモです。一連の流れに沿って記載しています。
主に自分用ですが、あると便利なコマンド一覧です。
※以下、一通りの環境とCloud SDKは「GCPとDockerでKaggle用計算環境構築 - Qiita」に沿って設定済みとします。
1. GCPのインスタンスを起動
gcloud compute instances start {インスタンス名}
※インスタンス名を忘れた場合：インスタンスを確認
gcloud compute instances list
2. インスタンスへ接続
gcloud compute ssh --zone {ゾーン名} {インスタンス名}
3. Dockerコンテナを起動
docker start {コンテナ名}
※コンテナ名を忘れた場合：Dockerコンテナ名を確認
docker ps -a
4. Dockerコンテナにインタラクティブモードで接続
docker exec -it {コンテナ名} bash
5. Jupyterを起動
jupyter notebook --ip=0.0.0.0 --allow-root
gcloud compute ssh {インスタンス名} -- -N -L 28888:localhost:8888
その後、ブラウザ上でlocalhost:28888へアクセス
※GCPは頻繁に接続が切れるみたいですが、その場合も
gcloud compute ssh {インスタンス名} -- -N -L 28888:localhost:8888
を実行し直すだけで、ブラウザ上に残っているJupyter Notebookを再接続できます。
6. 使用後のシャットダウン関連
Jupyterをシャットダウン
JupyterサーバでCtrl + c
Dockerコンテナ内からインスタンス内に戻る
Docker内でCtrl + p + q
Dockerコンテナをシャットダウン
docker stop {コンテナ名}
インスタンスを停止
gcloud compute instances stop {インスタンス名}
停止しているかどうか確認
gcloud compute instances list
（おまけ）インスタンスとのファイルのやり取り
- Jupyter Notebookからファイルをアップロード・ダウンロード可能
- WebのGCPからインスタンスにssh接続したらsshウィンドウからファイルのアップロード・ダウンロードが可能？
あとがき
コマンドがなかなか覚えられないので、困ったときにはこの記事を片手にGCPとDockerを使おうと思います。
なんとなくではありますが、GCP上でJupyterを使えるようになりました。
しかしこのままではつまづきへの対処など、応用が効きません。
dockerの本を読んで体系的に学んでいく所存です。
その他困りごと
ポートのいじり方が分からないので、前に起動したJupyterの関係などで8888ポートが使えなくなった際にはdockerコンテナを一旦停止・再起動しています。
Dockerでのマウントの再設定方法が分からなくて困っています（docker runすると新しいコンテナが作成されてしまう？）。