#概要
Dockerを使用することで複雑な環境構築なしに簡単にjupyterlabの環境構築をすることが出来るのでその方法をメモします。
#参考
dockerの導入
・WindowsでDocker環境を試してみる
・Windows10 に Docker Desktop をインストール
jupyterlab for docker
・docker for jupyter 公式github
・Dockerで基本的なData Science環境(Jupyter, Python, R, Julia, 定番ライブラリ)を構築する。
#Dockerのインストール
・mac os
インストール
brew update
brew install docker
brew cask install docker
バージョンの確認
docker --version
・windows
windowsは以下のバージョンに対応しています。
windows10pro
windows10home
ダウンロード方法は以下のurlよりGet Docker
よりdocker for windowsをインストールします。
(※事前にdockerhubの登録が必要になるのでこのリンクのqiitaの記事を参考にしてdocekrhubの登録を行ってください。)
#docker for jupyterようのdocker-compose.ymlの作成
公式イメージと参考のqiitaの記事をもとにdocker-compose.ymlを作成していきます。
version: "3.9"
services:
jupyterlab:
image: jupyter/datascience-notebook
container_name: jupyterlab
ports:
- "10000:8888"
environment:
- JUPYTER_ENABLE_LAB=yes
- TZ=Asia/Tokyo
volumes:
- .:/home/jovyan/work
command: sh work/go.sh
はじめDockerfileを作成した後docker-composeしようと思っていたが以下のようなエラーを吐かれたので断念😭
Traceback (most recent call last):
File "compose/cli/main.py", line 67, in main
File "compose/cli/main.py", line 126, in perform_command
File "compose/cli/main.py", line 302, in build
File "compose/project.py", line 468, in build
File "compose/project.py", line 450, in build_service
File "compose/service.py", line 1147, in build
compose.service.BuildError: (<Service: jupyterlab>, {'message': 'invalid reference format'})
During handling of the above exception, another exception occurred:
Traceback (most recent call last):
File "docker-compose", line 3, in <module>
File "compose/cli/main.py", line 78, in main
TypeError: can only concatenate str (not "dict") to str
[50679] Failed to execute script docker-compose
そのためshellscriptを作成してそこでrequirements.txtのインストールを行う記述をしました。
go.shファイルは以下のようにしてあります。
cd work
pip install -r requirements-data.txt
start-notebook.sh --NotebookApp.token=''
requirements-data.txtには機械学習のライブラリ等を記述しました。
tensorflow
keras
matplotlib
bs4
selenium
##Dockerの起動
以下のコマンドを順々に入力しdockerを起動していきます。
docker-compose build #初回
docker-compose up
http://localhost:10000/にアクセスするとjupyterlabを起動できているのを確認できます。
dockerを使ってjupyterlifeを楽しみましょう!!
※このコードは以下のgithubに保存してあります。必要であればインストールして試してください。
余談
dockerの使い方がよくわからない場合に生のアナコンダのインストール方法について以下の記事でわかりやすく書いていたので活用ください。
Python japan