code-server + ML Dev Custom Docker Image

본 이미지는 CUDA 기반 ML/데이터 사이언스 실험을 위한 커스텀 개발 환경입니다.

• 최신 code-server, 다양한 Python 생태계, 한국어 Mecab, CJK 프로그래밍 폰트 포함
• Python 환경은 uv로 통합 관리, venv 자동 활성화, 권한 문제 최소화, 시각화 폰트 깨짐 방지 등 개발 편의성 극대화

주요 기능 및 구성

영역	주요 내용
Base	nvidia/cuda:12.x-cudnn-runtime-ubuntu24.04 + 시스템 Python 제거, 필수 툴만 설치
Python	astral.sh/uv 기반 Python 관리, venv 기본, .bash_env로 자동 활성화
code-server	최신 버전 Shell Script 설치, 확장 자동 설치, 사용자 홈 환경 분리
Mecab	별도 빌드된 mecab-ko + mecab-ko-dic을 /opt/mecab에 배치, 필요시 PATH/LD_LIBRARY_PATH에 추가
Fonts	Pretendard, Noto, D2Coding, Nanum, IBM Plex 등 CJK/코딩 폰트 직접 설치, fc-cache로 반영
시각화	matplotlibrc 사전 지정, 한글/다국어 폰트 깨짐 방지
권한	code 유저(UID/GID 1001) 기본, gosu/tini로 안전하게 시작, 볼륨 마운트 시 fix-permissions 지원
Jupyter/ML	주요 ML/DL/Data Science 패키지(Transformers, PyTorch, JAX 등) 사전 설치

Mecab 심볼릭 링크 관련 안내

• python-mecab-ko 등 일부 Python 라이브러리는 /usr/local/lib 또는 /usr/lib 등 시스템 경로에 Mecab 바이너리/라이브러리 심볼릭 링크를 요구할 수 있습니다.
• 본 컨테이너는 /opt/mecab에 Mecab이 설치되어 있으므로, 해당 라이브러리의 설치 스크립트나 공식 문서를 참고해 심볼릭 링크를 적절히 생성해주셔야 합니다.

예시:

sudo ln -sf /opt/mecab/bin/mecab /usr/local/bin/mecab

혹은

mecab = MeCab.Tagger('-r /opt/mecab/etc/mecabrc -d /opt/mecab/share/mecab-ko-dic')

설치 및 실행 방법

1. Docker 이미지 빌드

docker build -t aisflow/code:latest .

2. 컨테이너 실행

docker run -d \
  --name code-server \
  -p 8080:8080 \
  -v "$(pwd)":/home/code/project \
  aisflow/code:latest

• -p 8080:8080 : code-server 접속 포트
• -v : 프로젝트 폴더 마운트(권장)

3. code-server 접속

• 브라우저에서 http://<docker_host_ip>:8080 접속
• 최초 비밀번호: /home/code/.config/code-server/config.yaml 확인 또는 환경변수로 별도 지정 가능

Python/venv 사용법

• 모든 터미널/VS Code 터미널에서 자동으로 /home/code/.venv가 활성화됩니다. (별도 activate 필요 없음)
• VS Code 확장도 /home/code/.venv/bin/python을 기본 인터프리터로 사용하도록 사전 설정

폰트 및 시각화 환경

• 다양한 한글/일어/중국어/코딩 폰트가 /usr/share/fonts/truetype에 설치

• matplotlib 시각화 시 한글, 일본어 등 문자 깨짐 없음

• 추가 폰트 설치 시:

  1. /usr/share/fonts/truetype/에 복사
  2. fc-cache -f -v 실행
  3. 필요시 ~/.config/matplotlib/matplotlibrc 수정

Mecab 사용

• mecab-ko, mecab-ko-dic이 /opt/mecab에 설치됨

• PATH, LD_LIBRARY_PATH 설정 필요 시:

  export PATH="/opt/mecab/bin:$PATH"
  export LD_LIBRARY_PATH="/opt/mecab/lib:$LD_LIBRARY_PATH"

• Python에서 mecab 연동은 별도 라이브러리 필요 (mecab-python3 등)

설치된 주요 Python 라이브러리

• 데이터 분석/ML: pandas==2.2.3, pyarrow, torch, jax, transformers, datasets, seqeval 등
• 웹/대화형: gradio, dash, streamlit
• DB 연동: psycopg2, pymysql, pymongo, sqlalchemy, elasticsearch-dsl 등
• 한국어: konlpy, dart-fss, opendartreader
• Jupyter/노트북: jupyterlab, ipympl, jupyterlab-latex, ipydatagrid, jupyterlab-language-pack-ko-KR
• 프로파일링: line-profiler, memory-profiler

기타 참고

• code-server 확장은 Dockerfile 내 EXTENSIONS 리스트에서 관리 가능
• user/group/fix-permissions 등 권한 관련 요구는 ENTRYPOINT/시작스크립트에서 지원