Dockerで構築する機械学習環境【2024年版】

Dockerを使った機械学習環境の構築方法 株式会社松尾研究所で働いているからあげ（@karaage0703）です。松尾研究所では、機械学習（ここでは、予測モデル、画像認識からLLMまで幅広く扱います）を使う多数のプロジェクトが走っています。プロジェクトの特性は多種多様なので、環境構築方法は様々なのですが、松尾研究所では、環境構築方法の1つとしてDockerを推奨していています。今回はDockerを使った機械学習環境の構築方法を紹介します。 松尾研究所の特にインターン生を想定した記事にはなりますが、他の組織、個人の方にも参考になる部分があるかと思いWebに広く公開させていただきます。 なぜDockerで機械学習環境を構築するのか？ 具体的な手法に入る前に、まずはDockerで機械学習環境を構築する理由から説明したいと思います。説明が不要な方はここはスキップしてもOKです。 そのために、Do

[zgmf-x20a]

単にDockerの事しか書いてなかった。gpu-jupyterをpullするかビルドしてrunするのが一番手っ取り早いかな。それをベースにパッケージを追加する。さらにそれをsingularityイメージに変換する事でポータビリティを得ている。

[misshiki]

“Dockerを用いて機械学習環境を構築する方法に関してまとめ”

[kazuph1986]

「Dockerで構築する機械学習環境」の作り方、ではなかった。その前のDockerを使う意義って感じ。