JAWS-UG横浜 #10 - Docker での発表資料です
![Dockerを本番導入するにあたり得た知見](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/2fef49b5d953fe26dd761d9000457a12fb0a00fd/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2F786de0fb98f64c628365a0c2177b45d4%2Fslide_0.jpg%3F8317778)
趣味でディープラーニングで遊ぶために GPU マシンを使いたい。 GPU は本当にすごくて、自分の MacBook Air で 2 時間かかるような学習が GPU を使うと 5 分足らずで終わる。CPU だけでディープラーニングするのは馬鹿馬鹿しいという気持ちになる。 しかし自宅に GPU マシンを組んだとしても四六時中計算し続けるわけでもないからもったいないし、ここはクラウドサービスを活用して安く済ませたい。1 さらに、最近では Docker コンテナ内から GPU を利用することができる NVIDIA Docker という Docker プラグインがあり、これを利用することで GPU マシンの環境を汚すことなく好きなだけ学習環境を立ち上げることができる。 今回は Amazon EC2 の GPU インスタンスと NVIDIA Docker を使って趣味用のディープラーニング環境を作った
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