オフライン環境で辛い中、頑張ってUbuntuの環境構築をしましょうシリーズの続き。今回はdockerで機械学習用の基礎環境を構築する。

前回はこちら（オフライン環境でapt install：Dockerをインストール)
https://qiita.com/tetrar124/items/40fd9b1ff5f0b015a6da

各ステップ

オンライン環境でビルドして必要なパッケージを追加したkaggleイメージを作成
イメージをアーカイブ化後、オフライン環境へコピー
docker-compseで必要な設定を追加して完成

※注意点

kaggle-pythonコンテナは現時点でGPU非対応。

(記事を書いてから気が付きましたゴメンサイ）
https://github.com/Kaggle/docker-python
GPUを使う際はtensorflowコンテナなど、別なコンテナを選ぶ必要がある。

1. オンライン環境でkaggleコンテナに必要なパッケージを追加

下記のDockerfileを作成する。

Dockerfile

# kaggleのpythonコンテナを使用
FROM gcr.io/kaggle-images/python:latest
# パッケージの追加
RUN pip install -U pip && \
    pip install fastprogress japanize-matplotlib

今回はオフライン環境なのでlatestに指定したが、オンラインの場合はバージョンを指定するのが好ましい。
バージョンは下記サイトで調査可能（2019/5/29現在はv56が最新）。

Google container Registryのkaggle pythonレポジトリ
https://console.cloud.google.com/gcr/images/kaggle-images/GLOBAL/python

このDockerfileを用いてビルドし、local/kaggleイメージを作成する。Dockerfileのあるフォルダで下記を実行。

$ sudo docker build  ./ -t local/kaggle

2. 作成したイメージをアーカイブ化後、オフライン環境へコピー

$ sudo docker save local/kaggle > kaggle.tar

kaggle.tarファイル（15G!）をオフライン環境へ頑張ってコピーする。
（NIC二枚刺しにしてオフライン装置へ接続、scpが楽）

オフラインUbuntuのコピーしたファイルのあるフォルダで下記を実行し、イメージをロードする。

$ sudo docker load < kaggle.tar

3. docker-compseで必要な設定を追加して完成

Dockerfile

FROM local/kaggle

docker-compose.yaml

version: "2"
services:
  jupyter:
    build: .
    volumes:
      - ~/tmp:/tmp/working
    working_dir: /tmp/working
    ports:
      - 1234:8888
    command: jupyter notebook --ip=0.0.0.0 --allow-root --no-browser --NotebookApp.token=''

※ Ubuntuのdocker-composeはvesion: "2" にしないとエラーが出る

portsの項目は、コンテナのポート8888をlocalhostの1234に転送する設定。
volumesの - ~/tmp:/tmp/working は、Dockerのホストマシン（今回はオフライン環境Ubuntu）の~/tmpフォルダをコンテナの/tmp/workingとして共有する設定。今回は~/tmpファイルのセーブ先、必要なファイルを入れる共有フォルダとして使用する。
ローカルネットを想定しているため--NotebookApp.token=''のオプションで認証を回避した。

下記コマンドでコンテナが起動する。

$ docker-compose up build

ブラウザに localhost:1234と入れる事でJupyter notebookにアクセスできる。

ネットワーク内の場合は、ブラウザに
dockerを動かすホストマシンIPのアドレス:1234
と入れる事でリモートアクセスできる。

※事前にdockerを動かすマシンを下記コマンドでポート開放すること。
(fromオプションでローカルのみにした方が安全)

$ sudo ufw allow from 192.168.0.0/24 to any port 1234

参考