Python/NLP/機械学習のためのDocker環境構築

Docker上でPython+自然言語処理+基本的な機械学習を行うための環境構築方法について説明します．
また，Dockerについての基本的な知識があることを前提としています．
#導入するもの

• ベース
  • Alpine Linux 3.9
• Python
  • Python 3.7.3
  • numpy
  • scipy
  • scikit-learn
  • gensim
• 自然言語処理
  • mecab
  • cabocha

#実行環境

• Ubuntu 18.04 LTS
• Docker 18.09.5

#Alpine Linux
Alpine Linuxは, 軽量なLinuxディストリビューションです．
Dockerイメージを簡単に軽量化できることから，ベースイメージとして多く採用されています．

ただし，Alpineはデフォルトではかなり機能が制限されています．
そのため，追加で色々なツールやパッケージをインストールしていく必要があります．

#各種ファイルの作成
###Dockerfile

Dockerfile

# ベースイメージ
FROM python:3.7.3-alpine3.9

# 環境変数
ENV LANG C.UTF-8
ENV TZ Asia/Tokyo
ENV PYTHONUNBUFFERED 1

# 各種パッケージのインストール
RUN apk add --update bash git curl build-base swig gfortran linux-headers

# Mecab
RUN cd /tmp \
    && git clone https://github.com/taku910/mecab.git \
    && cd mecab/mecab/ \
    && ./configure --enable-utf8-only --with-charset=utf8 \
    && make \
    && make install \
    && cd ../mecab-ipadic \
    && ./configure --with-charset=utf8 \
    && make \
    && make install

# CRF++ (Cabochaで必要)
RUN wget -O /tmp/CRF++-0.58.tar.gz 'https://drive.google.com/uc?export=download&id=0B4y35FiV1wh7QVR6VXJ5dWExSTQ' \
    && cd /tmp/ \
    && tar zxf CRF++-0.58.tar.gz \
    && cd CRF++-0.58 \
    && ./configure \
    && make \
    && make install

# Cabocha
RUN cd /tmp \
    && DOWNLOAD_URL="https://drive.google.com`curl -c cookies.txt \
       'https://drive.google.com/uc?export=download&id=0B4y35FiV1wh7SDd1Q1dUQkZQaUU' \
       | sed -r 's/"/\n/g' |grep id=0B4y35FiV1wh7SDd1Q1dUQkZQaUU |grep confirm |sed 's/&/\&/g'`" \
    && curl -L -b cookies.txt -o /tmp/cabocha-0.69.tar.bz2 "$DOWNLOAD_URL" \
    && tar jxf cabocha-0.69.tar.bz2 \
    && cd cabocha-0.69 \
    && ./configure --with-mecab-config=`which mecab-config` --with-charset=utf8 \
    && make \
    && make install \
    && cd python \
    && python setup.py build \
    && python setup.py install \

# LAPACK/BLAS (scikit-learnで必要)
RUN cd /tmp \
    && wget http://www.netlib.org/lapack/lapack-3.8.0.tar.gz \
    && tar zxf lapack-3.8.0.tar.gz \
    && cd lapack-3.8.0/ \
    && cp make.inc.example make.inc \
    && make blaslib \
    && make lapacklib \
    && cp librefblas.a /usr/lib/libblas.a \
    && cp liblapack.a /usr/lib/liblapack.a \
    && cd / \
    && rm -rf /tmp/*

# pip
COPY requirements.txt /home
WORKDIR /home
RUN pip install --upgrade pip
RUN pip install -r requirements.txt

###requirements.txt
pipでインストールするパッケージを記載します．
バージョンを指定したい場合は numpy==1.16.2 のようにしてください．
今回は必要最低限なものしかインストールしません．

requirements.txt

mecab-python3
numpy
scipy
scikit-learn
gensim

#Dockerイメージを作成
Dockerfileとrequirements.txtを同じディレクトリに置きます．
以下のコマンドでDockerビルド（Dockerイメージを作成するコマンド）を実行します．

※Cabochaのダウンロードに失敗してビルドができないことがあります．
少し時間をおきながら何度か再実行してみて下さい．

$ cd <Dockerfileが存在するディレクトリ>
$ docker build -t nlp-ml:1 .
　(docker build -t <Dockerイメージ名> <Dockerfileが存在するディレクトリ>)

$ docker images
REPOSITORY  TAG   IMAGE ID       CREATED         SIZE
nlp-ml      1     4b7930388f08   3 minutes ago   93.5MB

これでDockerイメージが作成できました．
このDockerイメージを使用して，コンテナを起動します．

$ docker run -it --name hoge nlp-ml:1 bash