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
The Makeflow Workflow System - Cooperative Computing Lab
Makeflow is a workflow system for executing large complex workflows on clusters, clouds, and grids. Makeflow is easy to use. The Makeflow language is similar to traditional Make, so if you can write a Makefile, then you can write a Makeflow. A workflow can be just a few commands chained together, or it can be a complex application consisting of thousands of tasks. It can have an arbitrary DAG stru
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
Makeについて知っておくべき7つのこと | POSTD
Make は、様々なタイプのファイルのビルド作業を自動的に行ってくれるシンプルかつ強力なツールです。しかしながら、makefileを書く際に問題にぶち当たるプログラマもいれば、Makeの基本知識がないことで、既存のものを再発明してしまうプログラマもいます。 Makeの働き デフォルトでは、Makeは一番目のターゲットから開始します。このターゲットのことをデフォルトゴールと呼びます。 Makeはカレントディレクトリのmakefileを読み込み、一番初めのルールで処理を開始します。しかし、Makeが完全にこのルールを処理する前に、ルールが依存するファイルのためのルールを処理しなければなりません。各ファイルそれぞれは、自身のルールに従って処理されます。 実はこれは、各ターゲットの再帰的アルゴリズムになっています。 ターゲットをビルドするルールを見つける。ルールがないようであれば、Makeはうまく
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Docker with shell script or Makefile
DockerのMakefile - Qiita
