MakefileでDocker+Jupyter Notebookなどの機械学習環境をスマートに扱う - CC56
先日機械学習界隈の方とDockerの話をした際、Makefileを使って機械学習環境の整備をしている人は実は少数派なんじゃないかと感じました。 機械学習で使うコマンドは引数が長く、とても覚えられるものじゃありません。暗記できていてもミスタイプしたり、tmux内とかだと折り返されて何書いてるかよくわからなくなりがち 。Ctrl＋Rとかで検索かけようとしても大体はdocker...から始まるのでタイプ数多くなりがち。 Makefile は、Docker のコマンドをいい感じにまとめやすく、jupyter notebook に使う長ったらしいコマンド jupyter notebook --port 8888 --ip="0.0.0.0" --allow-root なども簡略化できます。そういうわけで、全体的な生産性の向上に繋がると信じています。 今回紹介する Makefile は Docker
DockerのMakefile(2) ライブラリ - Qiita
Docker Makefileのライブラリ化 以前Makefileの記事を書きましたが、便利は便利なのですがつかっていると困ったことが出てきます。 いくつか環境構築していくとMakefileをコピーしていきます。そして環境単位でMakefileを改善すると機能があったりなかったりと最新もどれだかという事態に。 そういうわけでMakeの機能でinclude文を利用してもうほとんど書き換えない共通部分を切り出します。 共通のdocker.mk makeにもインクルードパスがあるようで、 /usr/local/include/パスのファイルを探してくれるようです。 root権限があるならばここにパスを指定せずにインクルードできるので置くならここが良いでしょう。 権限がない場合は、ホームディレクトリに場所を決め、インクルード時にパスを指定してあげるようにするといいですね。 all_containe
Jenkins公式Dockerでイメージ作成 - Qiita
Jenkinsについて 継続的インテグレーションの代名詞のようなツールですね。 知ってる人は読み飛ばしてくださいｗ 繰り返し運用するような作業の間違い（品質）や作業時間の短縮（納期短縮）等を手伝ってくれるツールです。 使いどころ 自分はよく以下のようなことで使いますね。 テスト デプロイ 細かいのは上げればきりがないのですが、上記のような何回もやるような作業は登録しておくといいです。誰が何時やったか残りますし、誰がやっても同じ結果になるという点ではいいです。 使うことによっての利点 Shellやbatで単体でも書いても結果は同じだったりもしますが。 以下の点で各自が作って実行するより遥かに優れていると自分は思っています。 標準でブラウザベースのUIが付いてくる ノウハウのある人が作り、中身をは知らない人でも目的が分かれば運用も可能1 Shell等だとスクリプトが各マシンに散らばるがJenk
Seamlessly Run Composer On HHVM Inside Docker: Introducing make-docker-command
Seamlessly Run Composer On HHVM Inside Docker: Introducing make-docker-command Single purpose containers for running isolated composer, bower, compass, or capistrano commands are possible, but hard to manipulate. Read on to see how we use GNU make to seamlessly run any command line tool inside Docker, or skip to the conclusion if you just want a copy/paste experience. The ProblemIn order to instal
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Docker with shell script or Makefile
DockerのMakefile - Qiita
