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
はじめに AWS Lambdaを使ってデプロイするときに、 Dockerイメージを使って、デプロイしたいケースがありました。 すでに、動いているLambdaをLambda Dockerへ変更する際に、 つまずきポイントがあったので、備忘録として、残しておきます Lambdaでコンテナイメージを利用とは？ Lambdaには、通常のLambda(ソースコードのみを記述するタイプ)と Dockerイメージを利用するパターンが存在する ※Dockerイメージは、ECRから参照し、Lambda上で実行が出来る なぜDockerイメージを使うのか？ 通常のLambdaとLambda Dockerには、仕様の一部に違う部分が存在している 今回、Lambda Dockerを利用したいと考えたのは、 通常のLambdaよりも、大きいパッケージを展開できる為 ●Lambda 50 MB (圧縮、直接アップロー
はじめに VSCode + Python + Poetry + Docker(docker-compose)でdev-containerを作成して開発を行っていました。 Dockerを勉強し、イメージの軽量化に関する記事を読んでいると、自分が使っているコンテナイメージのサイズが気になりました。 docker images > REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE > dev-container latest a9b8e3df9087 2.31GB 2.31GB！？ サーバとしてアプリを動かしていないのにここまで大きいなんて… というわけで勉強も兼ねて、イメージの軽量化に取り組みました。 イメージが軽量であるメリット ストレージの節約 これは言わずもがなだと思います。 限られたリソースを有効に使うことができます。 ビルド時間の短縮 Dockerは環境を作っ
どうも GitHub Actions 上で Docker ビルドを行うと時間がかかるなぁと感じていました。 かなり軽量の Go の Web アプリケーションを Docker イメージにしてプッシュするプロセスなのですが、全体で 3 分ほどかかっています。 今回はその速度改善を行ったので、得た知見を記事にしたいと思います。 最終的に、ケース次第では以下のような結果を出すことができました。 ※ケース = go のソースコードのほんの一部を変更してワークフローを実行する。 go.mod など依存関係に変化はない。 go build: 60秒 → 1秒 docker/build-push-action ステップ: 2分30秒 → 30秒 ワークフロー: 3分 → 1分 前提 go build は Dockerfile のステップで行っており、イメージとして以下のような内容になっています。 FROM
対象者 Docker使いたいけどよくわからない Docker使い始めたけどコマンド言われるがままに打っていてよくわかってない コマンドと動作を図示で理解したい こんな人の理解の一助になれば幸いです。 (前提条件: docker version 26.0.2) Dockerコマンドを可視化してみた 勝手にローカルのPCをmacにしているのはご愛嬌です ※2024/5/16 9時訂正版の画像に差し替え コメントで間違いを指摘していただきありがとうございます🙇 細かいオプションなどは一旦無視してライフサイクルの部分を抜き出してみました。 Docker imageの操作 dockerの肝となるコンテナは、imageから生成します。 そのimageは、 docker hubからpullしてくる dockerfileからbuildする この2択で生成します。 コマンドは、 など、 docker i
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【2024年版】WSL2+Ubuntu24.04+Docker＋GPUでつくる機械学習環境
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