Python
機械学習
Jupyter

dockerによるお手軽jupyter環境構築

jupyter環境の構築をdockerによってお手軽に作成します
これからデータサイエンス初めてみたい、docker使ってみたいって方向けです。

注意

1, データ分析様のDockerイメージを取得する

$ docker pull jupyter/scipy-notebook

jupyterのDockerイメージが使えるのでそれをそのままインストールしてくる
今回はjupyter、pandas、scikit-learn など基本的なPython データ分析ライブラリが
同梱されているscipy-notebookを使用する
他にもRやtensorflow、Hadoop等いろいろ同梱されているイメージもあるので
用途にあったものを使ってみてください
【参考】 JupyterのDockerイメージまとめ

2, イメージがダウンロードされているか確認する

$ docker images jupyter/scipy-notebook
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
jupyter/scipy-notebook latest ********** 1 months ago 4.56GB

上記のように出力されたらOK
必要最小限のイメージを選んだのにSIZE=4.56GB、、、

3, Dockerコンテナを起動して、同時にjupyterlabを起動する

$ docker run -d —name scipynb -p 8888:8888 -e JUPYTER_ENABLE_LAB=yes jupyter/scipy-notebook

4, jupyter認証用のトークンを取得する

$ docker exec scipynb jupyter notebook list
http://localhost:8888/?token=************************* :: /home/jovyan

このコマンドでjupyterの認証に使うトークンを取得できる
*****の部分がこの後でつかう認証用のトークンなのでメモ帳とかにコピペしておく

5, jupyterにアクセスする

ブラウザを開いて、jupyterのurlへアクセスする
http://localhost:8888
アクセスしたら認証トークンを要求されるので4でコピペしたのを貼り付ける
ひとまずこれでローカルDocker上でjupyterが使えます。

これで完了です!