Docker on Alicey's blog

GitHub ActionsからDiscordに通知を飛ばす (Docker Push完了など)

Sat, 07 Oct 2023 18:55:00 +0900

こんにちは。
今回はGitHub ActionsのStepからDiscordにWebhook経由で通知を飛ばして見たのでご紹介します。

DockerでDjango(SQLite)な開発環境を用意する

Thu, 19 Aug 2021 02:56:00 +0900

DockerでDjango(SQLite)な開発環境を用意する

今回は、Pythonで実装されたWebフレームワークの1つである、DjangoをDockerコンテナ上で動かす環境を作っていきます。環境は以下のようになっています。本来であればコンテナはなるべく軽く、1コンテナ1アプリケーション構成で作るべきだとは思いますが、今回は開発しやすさを優先して構築しています。

DBにSQLiteを利用していることや、Shellにexecして作業しているのもこの為で、コンテナに馴染みのない人でもわかりやすいことや、開発時のDBを共有しやすくするためにこの構成にしています。

もっとコンテナの特徴を生かした構成にしたい場合や、本番環境で利用したい場合は他のサイト(ドキュメント等)をご覧ください。

Dockerバージョン

Docker version 20.10.7, build f0df350

入れるもの

Python3.9.6
Django3.2.5
SQLite3
その他使うもの(vim, lessなど)

今回作成したファイルはGitHubに掲載しています。

git cloneしていただければ、そのまま動くと思います。

使い方

まず、git cloneでGitHubからファイルを落とします。(コードをコピペしても動きます)

> git clone https://github.com/Alicey0719/pythonDjangoDevelopEnv.git

次に、落ちてきたディレクトリに移動し、start.shを起動します。

この際、Dockerが起動していないと動かないので注意しましょう。

> cd pythonDjangoDevelopEnv/

> sh start.sh

すると構築が始まり、しばらくすると...

コンテナのシェルに接続されます。

意図された環境が構築されています。

記述されている内容の解説

1つずつ順に見ていきます。

docker-compose.yml

ここでは、起動するコンテナの設定を記述することができます。
4行目から見ていきましょう。
4行目では、サービスの名称を"python-django"(任意の名前)と定義しています。
5行目では、build(ComposeFileを実行し、ビルドされるときのpath)するものに対して"."を指定しています。これはカレントディレクトリを示し、そこに置かれているDockerfileが対応します。
6行目では、container_nameを指定しています。そのまんまですねｗコンテナの名前(任意)です。
7行目では、stdin_openを指定しています。これは、コンテナの標準入力をオープンしたままにします。
8行目では、ttyをtrueにしています。これはコンテナに擬似TTYを割り当てています。これにより、コンテナが自動的に正常終了することを防ぎ、起動したままの状態を作ることができます。
9,10行目では、Volumesの設定をしています。これは、コンテナ内の/codeとホストPCの./codeを同一のものとして扱うような設定となります。
11,12行目では、Portの割り当てをしています。これにより、コンテナ内の8000ポートとホストPCの8000ポートを同一のものとして扱えます。よって、ホストPCからlocalhost:8000のように指定すると、コンテナ上のサーバにアクセスできるようになります。

※djangoを実行する際にpython3 manage.py runserver 0:8000と指定しないとコンテナ外からアクセスできません。

より正確で詳しい説明はリファレンスを御覧ください。

Dockerfile

docker-composeのbuildで呼ばれているものになります。
1行目のFROMでは利用するイメージを指定しています。今回はPython3.9.6を利用します。
2行目では、Pythonの環境変数を指定しています。(非空なら標準出力・標準エラーのストリームのバッファリングを行わない)
3,4行目ではcodeディレクトリを作成し、それをワーキングディレクトリに設定しています。
5行目では、ホストPCにあるrequirements.txtをコンテナ内のcodeディレクトリにコピーしています。
6行目でaptのパッケージ一覧を更新し、aptでインストールするものを記述しています。(sqlite3とかvimとか) コンテナのお作法的には、apt install 後にapt cleanなどでアーカイブファイルを削除しコンテナを軽量化することが多いです(参考)。
7行目で、pipをアップグレードして、8行目でrequirements.txtにかかれているものを、pipでインストールしています。

本来であれば、コンテナはアプリケーションが主役であり、1コンテナ1アプリケーション等、軽い構成で作るべきだと思いますので、上記のようにアレコレ入れないほうが良いとは思います。が、作業効率化の為導入しました...
また、継続して利用するものであれば、なるべく全てのものに関してバージョンの固定を行うべきだと思います。

requirements.txt
pipでインストールするものの一覧です。
Djangoの3.2.5やその他使いそうなものを書いていきます。
各々使用するものを入れましょう。

start.sh
start.shではDockerコンテナを構築・起動し、シェルへ接続するまでの作業を1つで行うシェルスクリプトです。
まず docker-compose up -d でdocker-compose.ymlファイルを元にコンテナを起動します。
この操作が成功した場合に&&の右側に書かれたコードが実行されます。
右側のコードでは、docker exec -it でpython-djangoという名前のコンテナのシェルに接続しています。
コンテナ起動時に実行するとそのままシェルに入ることができます。

参考文献
クィックスタート: Compose と Django
DockerのTTYって何?
docker-compose.ymlの書き方について解説してみた

機械学習基盤の構築(Ubuntu20.04+Tensorflow+Docker+GPU)

Tue, 03 Aug 2021 10:01:00 +0900

なりゆき

大学で行っている研究にて、機械学習を用いた処理を行っているのですが、学生の持っているマシン(大半がm3なMacBook)では遅すぎていつまで経っても終わらないという話が出ました。そこで、大学に機械学習のリソースをくれないかという話をしたところ、GPU搭載のゲーミングノートPCを貸していただけたので、これを使うことにしました。

（本当はGPU乗ったサーバのVM貸してほしかった.....電気代怖い....）

PCの詳細はこんな感じ

CPU : Intel Core i7 9750H(6C12T 2.6GHz up to 4.5GHz)
RAM : DDR4-2400 SODIMM 32GB
GPU : NVIDIA RTX2070 Mobile
OS : Windows10Home → Ubuntu 20.04 LTS

OSの載せ替え

まず、既存のWindowsをバックアップします。

SSDを載せ替えても良かったのですが、予算の関係で今回はディスクのイメージを作成しました。

詳しい内容は前回の記事を御覧ください。

Ubuntuのインストール

Ubuntuをインストールします。

といっても、難しいことはなく、USBブートし画面の指示に従いインストールするだけです。

ドライバのインストール

ドライバ類のインストールをします。

今回は、GPUのドライバのみ手動インストールしました。

バージョンに関しては、TensoeflowのGPUサポートと照らし合わせ、

CUDA 11.4, NVIDIA-SMI 470.42.01をインストールしました。

ココで1箇所ハマったことがあります。

UbuntuをSecureBootを利用する形でセットアップしたため、ドライバインストール時に見慣れない「Enrolling MOK Key」の設定が必要になります。

ドライバをセットアップし、Reboot後、見慣れない青背景の画面が出たため、何も考えずにContinueBootした所、ドライバを読み込みませんでした。気をつけましょう。

その時参考にしたサイト: UbuntuでNVIDIAドライバが動かない

Docker等の構築

ココまで来てしまえば、後は必要なソフトウェアをインストールするだけです。

Tensorflowの場合ですと、公式にDockerを利用するものと、pipでのセットアップに関するものがまとめられています。

これを参考に構築します。

（需要があれば、別途記事にします。）

また、DockerでNVIDIA GPUを利用する際にはNVIDIA Container Toolkit(nvidia-docker2)のインストールが必要になります。

こちらを参考にさせていただきました。

公式のドキュメントはこの辺りですね。

docker composeを利用する場合、v1とv2でdocker-compose.ymlのGPUを指定する方法が異なりますのでご注意ください。個人的にはv2で構築することをおすすめします。

詳しくは、ドキュメントをご参照ください。

また、この辺りは、バージョンによって変化が生じやすい部分かと思われますので、環境(OSやGPU)に応じた設定を都度ドキュメント等で確認することをおすすめします。

おまけ

せっかくゲーミングPCだからゲームしないとね？

というわけで、マイクラをプレイしておきました。

僕がよくする配信+ゲームではGPUフルロード。フレームレートも落ちますね....144Hzモニタの意味....

というか、キー配列無茶苦茶すぎん？

無駄にBIOSからキーボードの光り方変えられるｗ

いろいろと癖が強いマシンだった。

ばいち