Docker

docker-composeにてFastAPIをHTTPSで動かしてみる

データテクノロジーセンター 兼 3D円グラフ撲滅委員吉野祥 です。

Dockerによる設定は一度設定が完了して、しばらく触らないと、なぜそのように設定したのかを個人的に忘れがちになります。

本記事では、備忘録のための車輪の再開発をしつつ、Gunicornによるプロセス監視など使ったことがなかったパッケージも使って、FastAPIを動かしてみようと思います。

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データサイエンス100本ノックをやろう(WindowsにDocker Desktop入れよう)

(この記事は「CRESCO Advent Calendar 2020」11日目の記事です。)

こんにちは、データテクノロジーセンターのn-satoです。

Pythonでデータ加工なんとなくやっているけどがっつりPandasとか駆使するってのはできない。そんなところに紹介?されたのが「データサイエンス100本ノック(構造化データ加工編)」。
実際にやってみたらとても歯ごたえある内容で、素晴らしい教材だと感じました。

本記事は私がデータサイエンス100本ノック(構造化データ加工編)の学習環境をDocker Desktopを用いて構築した経緯を記事にしたいと思います。

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Caffeの学習済みモデルをTensorFlow向けに変換してみた with Docker

こんにちは。技術研究所の 910 です。
Caffeではモデルの構造や学習方法などをprototxtという設定ファイルで定義できるので、非常に再利用し易く重宝しています。

しかしその一方で、私個人としてはTensorFlowを主軸に使っていきたいなーと思っていたりするので、今回はCaffeの学習済みモデルをTensorFlow向けに変換してみることにしました。

下準備

環境

OS macOS High Sierra Version 10.13 Beta7
Docker Docker for mac Version 17.06.2-ce-mac27 (19124)
変換に利用したライブラリ caffe-tensorflow

当然ではありますが、caffe-tensorflowを使う為にはCaffeとTensorFlowが両方導入されている環境が必要となります。
環境を新たに作るのもなかなか面倒ですし、変換の為だけに環境構築済みのGPUインスタンスを起動するのも勿体無いので、両方共導入済みのDocker imageを利用させていただきました。

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Docker事始め

こんにちは、技術研究所の「どらを」です。

かなり今更感が否めないのですが、コンテナ型仮想化(というかDocker)について勉強を始めました。
事の始まりは、Redmineをフルカスタマイズしたい!という欲求が満たすために
とりあえず、Redmineをローカル環境に手軽に立てられないないかなと思い、Dockerに着目しました。
※Redmineを使い倒す!というブログは後日公開予定です!

Docker for Windows

WindowsマシンへのDocker導入でいくつか躓いたので、筆をとりました。
はじめはWindowsなので、Docker Toolboxを利用すればいいかなと思っていたのですが、
Docker公式サイトのドキュメントに以下のように記載されていました。
https://docs.docker.com/toolbox/toolbox_install_windows/

Legacy desktop solution. Docker Toolbox is for older Mac and Windows systems that do not meet the requirements of Docker for Mac and Docker for Windows. We recommend updating to the newer applications, if possible.

私はWindows10を利用しているのでDocker for Windowsを導入してみました。
Docker ToolboxではVirtual Boxを立ち上げてそのうえでDockerを動作させますが、Docker for WindowsではHyper-Vを利用してDockerを操作できるようです。

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