dockerで分析環境を作る

目的

dockerを使って、ローカル環境を極力汚さずに分析できる環境を作る。

コンテナの作成

FROM jupyter/datascience-notebook
USER root

# 追加ライブラリをインストール
RUN pip install --upgrade pip && \
    pip install --no-cache-dir \
    torch \
    torch-geometric \
    gpy \
    gpyopt \
    streamlit \
    plotly

CMD /bin/bash

docker-compose.yml

version: "3"
services:
  datascience-notebook:
    container_name: container-pyai
    build: .
    volumes:
      - ./work:/home/jovyan/work
    ports:
      - 9999:8888
    restart: always
    command: start-notebook.sh

作業ディレクトリ直下の/workディレクトリをコンテナ内の/home/jovyan/workと共有している。
docker-compose up -d --buildでビルド＆起動。

使用方法

３つの使い方が可能。

• JUPYTERLABで実行する場合
  docker logs pyai-containerコマンドでトークン名を確認する。
  http://localhost:9999/lab?token={トークン名}にブラウザからアクセス。

• VSCodeのJUPYTER NOTEBOOKで実行する場合
  ctrl+shift+pより'specify jupyter server for connection'を開く。
  existingにhttp://localhost:9999/lab?token={トークン名}を入力。
  インタプリタをコンテナ内部のpython(/opt/conda/bin/python)に変更しておく。

• コンテナにアタッチして実行する場合
  remote developmentを用いて、作成したコンテナにアタッチする。
  .ipynbだけでなく、.pyファイルをデバッグすることも可能。