目次
- 概要
- 使用環境
- 1. WSL 導入確認
- 2. WSL に入る
- 3. プロジェクトディレクトリの移動
- 4. VSCode で開く
- 5. Python 仮想環境の作成
- 6. ライブラリのインストール
- 7. SIGNATE CLI の準備
- 8. SIGNATE でのデータダウンロード方法
- 9. 補足：必要なパッケージが入ってない人向け
- 完了！
概要
Windows 上で AI コンペに参加するため、WSL (Ubuntu) を使って Python の開発環境を整えた手順の備忘録。
プロジェクト名：Air-combat-4
参考資料：
使用環境
- Windows 11 PC
- WSL2 (Ubuntu 22.04)
- VSCode + Remote - WSL 拡張
1. WSL 導入確認
powershellにて以下のコマンドを実行し、wslがインストールされているのかを確認してください。
wsl --list --verbose
Ubuntu が表示されていなければ、以下でインストールしてください。
wsl --install
2. WSL に入る
wsl
Ubuntu のターミナルに入ったら、以下を実行。
3. プロジェクトディレクトリの移動
※ /mnt/c/... は Windows ファイル領域なので非推奨。以下のように Linux ネイティブ領域にコピーして作業。
まだプロジェクトフォルダがない場合は、新規作成から始めてもOKです。
# 作業ディレクトリ作成（初めての人向け）
mkdir -p ~/signate/Air-combat-4
cd ~/signate/Air-combat-4
すでに Windows 側で Air-combat-4 フォルダを作成済みの場合は、以下でコピーしてもOKです：
mkdir -p ~/signate/
cp -r /mnt/c/signate/Air-combat-4 ~/signate/
cd ~/signate/Air-combat-4
4. VSCode で開く
code .
初回は VSCode Server がインストールされる。
5. Python 仮想環境の作成
以下のコマンドを実行することで仮想環境を作成し、Python パッケージの管理を簡単に行えるようになります。
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
仮想環境が有効化されると、プロンプトに (.venv) と表示されます。
Python がインストールされていない場合
WSL に最初から Python3 が入っていないこともあります。その場合は、以下のコマンドでインストールしてください。
sudo apt update
sudo apt install python3 python3-venv python3-pip
これで python3 および pip コマンドが使用可能になります。
6. ライブラリのインストール
pip install --upgrade pip
pip install pandas numpy scikit-learn matplotlib signate
requirements.txt を生成：
pip freeze > requirements.txt
7. SIGNATE CLI の準備
Pythonパッケージ版を使用します。
pip install signate
SIGNATE の API トークンを取得するには、以下のコマンドを使います：
signate token -e <登録メールアドレス>
その後、パスワードを求められるので、登録した SIGNATE のパスワードを入力してください。
⚠️ Google アカウントでログインしている方は、SIGNATE のログイン画面から「パスワードを忘れた方はこちら」でパスワードを再設定してください。これでメールアドレスとパスワードの組み合わせでログインできるようになります。
認証が成功すると、~/.signate/signate.json に API トークンが保存され、以後のコマンドが使用可能になります。
認証確認には以下のコマンドを使ってください：
signate competitions
一覧が表示されればログイン成功です。
8. SIGNATE でのデータダウンロード方法
SIGNATE CLI では、以下の手順でデータの取得・投稿が可能です。コンペに参加していない場合は、一部の操作（ファイル取得・投稿）でブラウザからの参加が必要です。
① 投稿可能なコンペティション一覧の取得
signate competition-list
② 投稿可能な課題一覧の取得（タスク）
signate task-list --competition_key=<competition-key>
<competition-key> は上記コンペ一覧で表示される public_key を使用します。
③ ファイル一覧の確認（参加していない場合はブラウザ参加が必要）
signate file-list --task_key=<task-key>
④ ファイルのダウンロード（参加済みの場合のみ）
signate download --task_key=<task-key> --file_key=<file-key> --path=<保存先>
例：
signate download --task_key=abcd1234 --file_key=efgh5678 --path=./data/sample.zip
⑤ コンペへの投稿（参加済みの場合のみ）
signate submit --task_key=<task-key> <提出ファイルのパス> --memo "コメント"
例：
signate submit --task_key=abcd1234 ./submission.csv --memo "1st try"
⚠️ 各コマンドで "If you haven’t joined the competition yet" と表示された場合は、該当のコンペページをブラウザで開き、利用規約に同意して「参加」ボタンを押してください。
9. 補足：必要なパッケージが入ってない人向け
以下のパッケージが入っていない場合、個別にインストール：
Python3
sudo apt update
sudo apt install python3 python3-venv python3-pip
pip (古い場合のアップグレード)
pip install --upgrade pip
完了！
これで AI コンペ参加の準備が整ったはずです！
次はデータをダウンロードして解析へ進んでください！