Machine Learning Container

データ分析用のコンテナイメージです。

How to use

1. コンテナのビルド&起動

# ビルド（初回は結構時間かかります...）
$ docker-compose build

# jupyterの起動
$ docker-compose up -d ml-jupyter

2. ブラウザからhttp://127.0.0.1:8900/labにアクセス
   passwordの文字列を入力するとjupyterが使えます

Install or Update Library

1. ライブラリのインストール or アップデートを行う
   • インストールする際はdockerコンテナ内でpip3 install等を行う
2. 後述の手順でrequirements.lock（or Dockerfile）を更新する
3. ローカル環境でコンテナがビルドできること、jupyter及びインストールしたライブラリが正しく動作することを確認する

$ docker-compose build
$ docker-compose up -d ml-jupyter

requirements.lock の生成方法

1. コンテナに入る

# 起動中の場合
$ docker exec -it <コンテナ名またはコンテナID> /bin/bash

# 停止中の場合
$ docker run -it <コンテナ名またはコンテナID> /bin/bash

2. （ライブラリを追加・アップデートする場合は）pip installなどを行う

$ pip3 install hogehoge

3. freeze

$ pip3 freeze > requirements.lock

# 出力されていることを確認
$ ls
>> requirements.lock

# shellから抜ける
$ exit

4. ホストにコピー
   カレントディレクトリにコピーされる

$ docker cp <コンテナID>:/opt/program/working/requirements.lock requirements.lock