【2024年版】WSL2+Ubuntu24.04+Docker＋GPUでつくる機械学習環境
はじめに WSL2（Windows Subsystem for Linux 2）は、Microsoft Windows上でLinuxカーネルを直接実行できるようにする機能です。 この記事ではWSL2環境にDockerを導入しGPUを用いた機械学習環境を構築する手順を紹介します。 構築イメージは以下の図の通りです。NvidiaGPUを搭載したマシンにWSL2環境を構築します。Dockerを用いてコンテナを用意し、CUDAは各コンテナ内のCUDA Toolkitを用いて利用します。 今回開発するPCのスペックは以下の通りです。 Windows 11 Windows version: 22H2 GPU：NVIDIA Geforce RTX 3060 12GB 設定 1. WSL2を有効化 デフォルトではWSL2環境が無効化されている可能性があるので、始めに有効化しておきましょう。 「コントロール
【早い！安い！うまい！】VSCode+WSL+Dockerで簡単に開発環境構築 - Qiita
三種の神器 今やWSL,Docker,VSCodeは使えて当たり前という雰囲気になってきたので、初心者のためにすごく適当簡単に導入手順をまとめたよ 卍最強の環境卍を構築するため以下の4ステップで解説するよ WSL2の導入 Dockerの導入 VSCodeの設定 使ってみる 1. WSL2の導入 そもそもWSLって何？という方もいらっしゃると思いますが、Windows内でLinux環境を使うことができるぜということだけ覚えておけばOKです 導入についてはPowerShellで以下コマンドを実行するだけ！ インストールしたらPCのスタートメニューからUbuntuを開き、ユーザ名とパスワードを設定しよう (Ubuntuを開くだけでユーザ名とパスワードを作成するための入力が求められます) WSLを真面目に知りたい方はこちら↓ https://learn.microsoft.com/ja-jp/wi
自宅で動くChatGPTと噂のFlexGenをDockerで手軽に動かす
自宅で動くChatGPTと噂のFlexGenを試す shi3zさんが興奮して動かしていたFlexGen 関係する記事は以下 ツヨツヨGPUが無いと動かないと思っていたのですが、タイムラインでミクミンPさんが、RTX3060でFlexGenを動かしているツイートを発見。 「RTX3060なら自分も持っている！」ということで、試してみることにしました。 追記： 私がこの記事で動かしているのは小さいモデルです。とりあえずお試しで動かしただけで、shi3zさんが動かしているモデルとは異なります。 性能の参考にする記事ではないので、ご承知ください。より大きいサイズのモデルの使用に関しては、FlexGenの公式リポジトリを参照ください。私も今後試したら追記していきます（現状、私の環境では動かせてないです）。 FlexGenをDockerで動かす 結果的には、Dockerを使うことで簡単に動かせました。
Windows11でDocker Desktopを使わずにDocker | IIJ Engineers Blog
九州支社技術部(九州・中四国事業部)所属。自作パソコン好きで、ハードウェア選定の仕事を与えると喜ぶ。最近は何でもコンテナにしたい教に入信し、コンテナ化の機会を虎視眈々と狙っている。 こんにちは、九州支社技術部(九州・中四国事業部)所属のy-morimotoです。 Windows 10のサポート期限がじわじわと近づいてきており、そろそろWindows 11を使ってみようという事で、 Docker Desktopを使わずにWindowsでDockerを、Windows 11でもやってみました。 (弊社、Docker Desktopライセンスは普通に購入しているのですが、まあそれはそれという事で…） 1．どうやるの？ Windows 10の時と同様で「WSLのUbuntuでDockerを動かす」です。 ただ、導入手順は随分とシンプルになっていました。 【参考】過去の導入手順(Windows 10
Ubuntu 22.04 に Kubernetes をインストールして自宅クラウド
はじめに 自宅のサーバーでは家族用の下記のようなサービスを動かしています． 天気に応じた自動水やり 明るさ連動の電動シャッター自動開閉 天気予報および各種センサーの電子ペーパ表示 水槽モニタリング エアコン室外機自動冷却 これらの環境を Ubuntu 22.04 LTS に置き換えていっているときに，また 2 年後も似たような作業が発生することに思い当たり，思い切って Kubrenetes を使ったコンテナベースの環境に移行することを決断しました． コンテナであれば，OS の更新に合わせて各種サービスのコードを修正する必要もなくなり，負担が減ることが期待できます． 事前に知っておいた方が良いこと Kubernetes について調べ始めると，新しい用語や概念が沢山出てきてちょっと混乱するのですが，その情報の波を乗り越えるに当たって役に立った内容を紹介します． Youtube 解説動画 Kub
Dockerfileのベストプラクティス Top 20
本文の内容は、2021年3月9日にÁlvaro Iradierが投稿したブログ(https://sysdig.com/blog/dockerfile-best-practices/)を元に日本語に翻訳・再構成した内容となっております。 Dockerfileのベストプラクティスのクイックセットをイメージビルドに適用することで、セキュリティ問題を防ぎ、コンテナ化されたアプリケーションを最適化する方法を学びます。 コンテナ化されたアプリケーションやマイクロサービスに精通している人なら、自分のサービスがマイクロサービスであることに気づいているかもしれません。しかし、脆弱性の検出、セキュリティ問題の調査、デプロイ後の報告や修正など、管理のオーバーヘッドがマクロな問題になっています。 このオーバーヘッドの多くは、セキュリティをシフトレフトし、開発ワークフローの中で可能な限り早く潜在的な問題に取り組むこ
WSLの代わりにDockerを使う - ただのにっき(2020-07-23)
■ WSLの代わりにDockerを使う 自宅で仕事をするようになって、さすがにWSLのI/Oの遅さに嫌気が差してきた今日このごろ。 世間的にはWindows10 2004*1のWSL2がたいへん評判が良くて、おれもはやく移行したいんだけど、2004にまだけっこう致命的なバグがあって、関係するデバイスを持つうちのPCにはまだ当てられそうにない。PCも古いので買い換える予定なんだけど、まだ機種選定中なものだから、WSL2までのつなぎとして、同じHyper-V上の仮想環境であるDockerをWSLの代わりに使うことにした。 といってもやったことはそんなに難しくはない。ちょっとした自作ツールはだいたいRubyで書いてあるので、ベースにするイメージを「ruby:2」にしてDockerfileを書く。rubyの公式イメージは使い慣れたdebianをベースにしているので都合がいい: FROM ruby:
DockerのデフォルトランタイムをrunCからKata containers + Firecrackerに変えるのが簡単すぎてビビった話 - inductor's blog
はじめに これはコンテナランタイム好きのオタク記事です。DockerでrunC以外のランタイムを動かしてみようと思ってはいたもののずっとやれてなかったので、実際にやってみたら超簡単でした、という記事です。 ランタイムを変える意味について Dockerでは、コンテナを作成する機能をrunCという低レベルコンテナランタイムを用いて実現しています。 runCではLinuxカーネルの機能を呼び出すためにホストOSの特権を利用しますが、これはrunCの命令を実行する瞬間に悪意のあるコードを実行されると、ホストの特権を攻撃者に奪われてしまうリスクもあります。詳しくはrunCのこのへんとかを読んでみるとおもしろいかもしれません(?) ところで、runCというランタイムはOCIの標準仕様に基づいて作られています(厳密には、LXCを置き換えるために作られたrunCが持っている機能を標準化したものがOCIとい
はじめてのFargate~FargateとDocker Hubを使ってJupyter Notebook環境を用意する~ | DevelopersIO
オンラインコミュニケーションを、多分人一倍満喫しております。 ▲ Slackが俺のホームタウンだぜ テキストベースのやり取りが大好きで、オンラインの住人になっているAWS事業本部のShirotaです。私の実体を覚えている人がいなくなるまで、各方面で努力していこうと思っています。オンライン快適！ 本日は「Fargate + Docker HubでJupyter Notebook環境を用意してみた」お話をしたいと思います。 今回、作業の前提となる準備の話が結構な分量を占めているので、実際の作業手順のみを手っ取り早く確認したい方は、目次から「FargateとDocker HubでJupyter Notebook環境を用意する」の項目に飛んで頂けますと作業内容が書かれた箇所に移動できます。 良かったらご活用下さい。 経緯からゆっくりとお付き合い下さる方はこのまま読み進めて下さい。 手軽に綺麗なJu
GitHub Actions ことはじめ - tech.guitarrapc.cóm
GitHub Actions 以前調べたのですが、いろいろあって個人プロジェクトでサクッとビルドするのみに使っていました。 今回改めて調べを進めたのでメモ。 幾つかのリポジトリを GitHub Actions に移行したけど、記事にしようとまとめてたらやった内容以上に調べることになってめちゃめちゃ時間かかった。 目次 目次 TL;DR トレンド GitHub Actions の基本 使用条件 使用制限 料金 ホストランナーの指定 ハードウェアリソース インストールされるツール IP OSの選択 実行権限 ファイルパス 環境変数 シークレット GITHUB_TOKEN コンテキスト Artifact トリガーイベント Cache Actions 通知 YAML Getting started YAMLシンタックス on env jobs.<job_id>.needs jobs.<job_id
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