モチベーション

julia lang の和書が２０１７／１０／１にNTSから出版されました。

Juliaデータサイエンス

これを機に触れてみようと思い立ち、
書籍では v0.4.x
最新は　v0.6.0 とのことでこの二つのカーネルを
jupyter-notebook で実行できるようにすることがゴールです。
ついでに v0.6.0 環境には CmdStan を入れておきます。

調査

まったく julia について知らなかったので
公式をチェック
公式 julialang.org
juliabox.com という素敵なサービスも発見
容量が500MBまでとのこと. また, CmdStan も使えない.
juliabox.com
公式 docker image を参考に、Dockerfile を作ってみます

作ったDockerfile

datarefine/julialang-docker

docker run

docker pull datarefine/julialang-docker:latest
docker run --rm -it -p 8888:8888 --name julia datarefine/julialang-docker:latest

docker run 実行後、下記のログが標準出力に表示されるので、そのＵＲＬへアクセスする

[C 15:41:32.244 NotebookApp]
 Copy/paste this URL into your browser when you connect for the first time,
 to login with a token:
   http://0.0.0.0:8888/?token=xxxxxx

オプションについて

--rm: コンテナを止めた後に、そのまま削除
-i: attach していなくても標準出力につないだままにしてくれる
-t: 仮のttyに割り当ててくれる
--name: コンテナの名前をつける
-p host_port:container_port: デフォルトではネットワークは bridge であり,host側のポートとcontainer側のポートをつないでくれる
--cpuset-cpus="": 0-3/1,3など, どの CPU で container を実行するか指定
--memory="": 4g,8g,など container が使うメモリ数

その他

docker run --rm -it --name julia datarefine/julialang-docker:latest /bin/bash

でbashが起動し, juliaコマンドが使えます

container 上で実行しているのでcontainer を止めると、
jupyter にアップロードしたファイルは消えます。

公式と変更した点

BaseImage ubuntu:16.04 -> phusion/baseimage
プロセスコントロールとしてrunitが導入されている.
miniconda -> miniconda3
- ENV[CONDA_JL_HOME"]="/path/to/miniconda3"
- この環境変数により IJulia や Conda のパッケージインストールの時に、指定したminiconda3を利用する(Using an already existing Conda installation)
jupyter-notebook 上で v0.4.7 と v0.6.0 のカーネルを利用できるように.
CmdStan をインストール. julia から使えるように.
- ついでに clang++-4.0 をインストール
- gcc が同居する環境だと clang が libc++ を見つけられないらしい(CmdStanでコンパイルエラー)

課題

libcairo2 によって x11 が入ってしまって、イメージサイズが大きくなってしまう ->小さくしたい

~~(windows への docker 実行環境導入は別記事で書きます)~~
書きました.
https://qiita.com/ysaito8015@github/items/1ec358275227d32cbd44