Multi-platform image with GitHub Actions
You can build multi-platform images using the platforms option, as shown in the following example: Note For a list of available platforms, see the Docker Setup Buildx action.If you want support for more platforms, you can use QEMU with the Docker Setup QEMU action. name: ci on: push: jobs: docker: runs-on: ubuntu-latest steps: - name: Checkout uses: actions/checkout@v4 - name: Set up QEMU uses: do
MLflowをさくっと導入できるdocker-composeを作った - やむやむもやむなし
tl;dr docker-composeを叩くだけでさくっと認証付きのMLflowサーバーを立てられるようにしました こちらからどうぞ: ymym3412/mlflow-docker-compose みなさん機械学習の実験をしていますか？ 学習に使ったハイパーパラメーターやデータ、Train/Valデータのロス、、Testデータでの各種評価指標、これらを人手で管理しておくのは非常に大変です。 モデルの開発や比較実験に集中していると「あれ、この最高精度のモデルはどんな条件で実験したものだっけ...」となることもあり、再現性が失われてしまうことにもつながります。 この機械学習にまつわる課題を解決するひとつの枠組みが実験管理と呼ばれるもので、学習時に使用したハイパーパラメーターやTrain Loss、Test データでの評価結果などを記録して管理しておくものです。 代表的なものでいうとMLflo
コンテナに挫折したあなたへ / A Letter to Uncontainerized Apps - Speaker Deck
おコンテナが自分たちのアプリやワークフロー、運用にフィットしないのはなんでなのか？ Presented at JAWS DAYS 2017.
Dockerを体系的に学べる公式チュートリアル和訳 - Qiita
この記事について この記事は、Docker Desktopのチュートリアルを和訳したものです。 公式のチュートリアルなので、安心して、かつ効率的に学習することができます。 Docker DesktopからDocker Hub、Docker Composeまで網羅されているので、初学者がDockerに初めて触れたり、中級者が基礎を振り返るのに最適です。 翻訳元のチュートリアルは、2021/10/7時点で最新のものです。長い時間が経過している場合、情報が古くなっている場合がございますのでご注意ください。 読者に誤解を与えない部分は、読みやすさを重視して適宜意訳しています。 DeepL等を使用して推敲は行っていますが、間違っているところやより良い表現があれば、編集リクエストをお願いいたします。 翻訳元 getting-started : https://github.com/docker/get
GitHub - microsoft/vscode-remote-try-python: Python sample project for trying out Dev Containers
Once you have this sample opened, you'll be able to work with it like you would locally. Some things to try: Edit: Open app.py Try adding some code and check out the language features. Make a spelling mistake and notice it is detected. The Code Spell Checker extension was automatically installed because it is referenced in .devcontainer/devcontainer.json. Also notice that utilities like pylint and
【2020年1月】令和だし本格的にVSCodeのRemote Containerで、爆速の"開発コンテナ"始めよう - Qiita
【2020年1月】令和だし本格的にVSCodeのRemote Containerで、爆速の"開発コンテナ"始めようJavaPythonPHPJavaScriptGo VSCode の Remote Conainer で"開発環境+プロジェクト全部入りのコンテナ"からスタートダッシュをキメるッ！？ 開発でVS Code の Remote Conainer使っていますか？単に既存のコンテナに入るだけなら Remote SSH でも構いませんが、"ローカル開発環境の一部"として、いやむしろローカルの開発環境＝Remote Containerとして、ビンビンにRemote Container使っていきましょう。令和だし！(すでに２年だけどね・・・？) 特にMacを使っていると最初からPythonやらPHPやらRubyやらが入ってしまっているので開発環境があるのですが、これらは割とmacOSのエコシ
Dockerfileを書かずにBuildpacksで圧倒的に軽量なDockerイメージを作成する(539MB->245MB) - 🤖
はじめに 2018 年 10 月に Cloud Native Buildpacks は Cloud Native Computing Foundation (CNCF)に Sandbox として受け入れられました。 CNCF には Kubernetes, Prometheus, Envoy, Fluentd など有名プロジェクトも多く受け入れられています。 Buildpacks を使うことで、Dockerfile を書かなくても Docker イメージを作成できます。 また、作成されるイメージはかなり軽量でした。 buildpacks.io 試してみた 今回は、以下のリポジトリの Java アプリケーションの Docker イメージを作成します。 github.com インストール # Mac $ brew install buildpacks/tap/pack # Linux $ wge
Dockerfile リファレンス — Docker-docs-ja 24.0 ドキュメント
Docker は Dockerfile から命令を読み込み、自動的にイメージをビルドできます。 Dockerfile はテキストファイルであり、イメージを作り上げるために実行するコマンドライン命令を、すべてこのファイルに含められます。 docker build を実行すると、順次コマンドライン命令を自動化した処理を行い、ビルド結果となるイメージが得られます。 このページでは、 Dockerfile で利用可能なコマンドを説明します。このページを読み終えたら、 Dockerfile の ベストプラクティス を開き、理解を重視するガイドをご覧ください。 使用法¶ docker build コマンドは、 Dockerfile と コンテキスト(context) からイメージを 構築(build) （ビルド）します。構築におけるコンテキストとは、指定された PATH （場所）または URL にある
Dockerイメージ分析ツール「dive」を利用してDockerイメージを軽量化する - 🤖
はじめに Docker イメージサイズは小さければ小さいほど、Push と Pull の高速化につながり嬉しいです。 docker historyによってイメージレイヤーごとのサイズは分かりますが、どのレイヤーのどのファイルのサイズが大きいかは分かりません。 $ docker history maven:3-amazoncorretto-11 IMAGE CREATED CREATED BY SIZE COMMENT eb8a5bbcd061 12 days ago /bin/sh -c #(nop) CMD ["mvn"] 0B <missing> 12 days ago /bin/sh -c #(nop) ENTRYPOINT ["/usr/local/b… 0B <missing> 12 days ago /bin/sh -c #(nop) COPY file:2bbb488dd73
GitHub - docker/awesome-compose: Awesome Docker Compose samples
Icon indicates Sample is compatible with Docker Dev Environments in Docker Desktop version 4.10 or later. Icon indicates Sample is compatible with Docker+Wasm. ASP.NET / MS-SQL - Sample ASP.NET core application with MS SQL server database. Elasticsearch / Logstash / Kibana - Sample Elasticsearch, Logstash, and Kibana stack. Go / NGINX / MySQL - Sample Go application with an Nginx proxy and a MySQL
仕事でPythonコンテナをデプロイする人向けのDockerfile (1): オールマイティ編 | フューチャー技術ブログ
BusterとかStretchという名前が見慣れない方もいるかもしれませんが、これはLinuxディストリビューションとしてシェアの大きなDebianのコードネームです。 Debianバージョンが少し古いStretchの方がちょびっとサイズが小さかったりはしますが、まあ実用的にはサポートが長い方がいいですよね。slimを使ってGCCとかのコンパイラを自前でダウンロードしている記事とかもたまに見かける気がしますが、マルチステージビルドであれば、そんなにケチケチしなくていいのと、パッケージダウンロードは逐次処理なので遅く、処理系が入ったイメージのダウンロードの方が高速です。並列で処理されるし、一度イメージをダウンロードしてしまえば、なんどもビルドして試すときに効率が良いです。また、多くのケースでネイティブのライブラリも最初から入っており、ビルドでトラブルに遭遇することはかなり減るでしょう。 Py
Dockerfile をベースイメージの更新に自動で追従させる - 詩と創作・思索のひろば
前回のエントリで作った Docker イメージ motemen/datastore-emulator は、google/cloud-sdk をベースにしているが、このベースイメージがけっこうな頻度で更新される。とうぜん自分はその追従に手を煩わせる気はなくて、全部自動でやってほしい。 やりたかったこと google/cloud-sdk:x.y.z がリリースされたら、 リポジトリ中の ./Dockerfile と ./alpine/Dockerfile の FROM を google/cloud-sdk:x.y.z(-alpine) に更新し、 x.y.z タグを打って git push することで、 Docker Hub に x.y.z(-alpine) タグとしてリリースする これを自動かつ無料で実現したい。 採用しなかった案: 自分でなんか作る はじめは適当な GitHub Actio
AWSやMicrosoft Azureがトップ維持、マルチクラウド戦略進む--フレクセラ調査
Flexeraの「State of the Cloud 2020」（2020年のクラウドの状況）によると、Microsoft AzureとAmazon Web Services（AWS）、Google Cloudが顧客の奪い合いを繰り広げ、普及率をさらに伸ばすなか、大企業の93％が複数のプロバイダーを利用するマルチクラウド戦略に賭けているという。 同レポートでは、プロバイダーによるロックインを避けるために企業がさまざまなクラウドを併用しようとしているなか、マルチクラウドがいかにアーキテクチャーの主要な選択肢になりつつあるかが浮き彫りにされている。Flexeraは、大企業554社と中小企業196社の回答者750人を対象に調査を実施した。これら回答者のうちの53％が複数のパブリッククラウド、プライベート裏ウドを活用しているユーザーだったという。 パブリッククラウドプロバイダーに関しては、AWS
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GitHub - po3rin/dockerdot: :whale: dockerdot shows dockerfile dependenciy graph. This is useful to understand how build dockerfile. This uses Go WebAssembly + BuildKit package.
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Dockerfileを改善するためのBest Practice 2019年版
