Pythonの機械学習用Docker imageのサイズ削減方法の紹介 - エムスリーテックブログ
エムスリーエンジニアリンググループ AIチームの笹川です。 バスケと、ロードバイクが趣味なのですが、現在、NBAのplayoffと、Tour de Franceが同時に開催されていて大変嬉しい毎日を過ごしています。 特にNBAのplayoffは、連日overtimeとなるような激戦や、giant killingがあったりのアツい戦いが繰り広げられていて最高です。 そういう状況なので（？）、今回は先日取り組んだ、Pythonの機械学習バッチを実行するdocker imageのサイズ削減についてのアツい戦いについて紹介したいと思います。 膝の上に登って寝る為に、筆者がデスクに戻るのを机の下で待ち構える犬氏（かわいい） 今回の取り組みでは、もともと3GB程度だったPythonのML用のimageを、約2.0GBに削減することができました（それでもなかなかのサイズ。MLのimageは特に大きい印象
Python3の実行環境をDockerで用意する - Qiita
FROM centos/python-36-centos7:latest USER root RUN yum -y install java-1.8.0-openjdk RUN pip install flask pandas tabula-py uwsgi WORKDIR /src ENV PYTHONUNBUFFERED=1 FROM centos/python-36-centos7:latest Docker Hubのこのイメージをベースに使う USER root rootになる RUN yum -y install java-1.8.0-openjdk tabula-pyに必要なJavaをインストール RUN pip install flask pandas tabula-py uwsgi 必要なモジュールをインストール(flask,uwsgiは現時点では必要なし。後々利用) WO
素人基盤エンジニアがDockerでDjangoを触るシリーズ②：モデルの作成 - Qiita
TL;DR 素人基盤エンジニアがDockerでDjangoを触るシリーズ①:DockerでDjangoを作るの続き。 前回作ったdjangoにモデルを作成していく。 Django Girlsというdjangoのチュートリアルを掲載しているサイトがあるので、今回はそれの「Djangoモデル」以降の章に沿ってblogのサンプルを作成してみながら、djangoと戯れる。 （このサイトはとてもわかりやすくて、正直この投稿見るよりはそちらのほうがいいかもしれないが、あくまで素人が触ったときの学習の過程と調べたことを公開することで同じようなレベルの人の理解促進を狙って書いている。） Djangoの設計方針 Model - Template - View DjangoはMTV(モデル・テンプレート・ビュー)という考え方で設計されているらしい。MVC(モデル・ビュー・コントローラ)なら（名前だけは）聞いた
Mac で docker-compose コマンドがエラーで動かない ( pyenv とか python とか言ってくる ) #docker - Qiita
$ docker-compose --version Traceback (most recent call last): File "/Users/yumainaura/.pyenv/versions/3.7.3/bin/docker-compose", line 5, in <module> from compose.cli.main import main File "/Users/yumainaura/.pyenv/versions/3.7.3/lib/python3.7/site-packages/compose/cli/main.py", line 17, in <module> import docker File "/Users/yumainaura/.pyenv/versions/3.7.3/lib/python3.7/site-packages/docker/__ini
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Docker + FlaskでWebサービスを作成する - Qiita