はじめに WSL2（Windows Subsystem for Linux 2）は、Microsoft Windows上でLinuxカーネルを直接実行できるようにする機能です。 この記事ではWSL2環境にDockerを導入しGPUを用いた機械学習環境を構築する手順を紹介します。 構築イメージは以下の図の通りです。NvidiaGPUを搭載したマシンにWSL2環境を構築します。Dockerを用いてコンテナを用意し、CUDAは各コンテナ内のCUDA Toolkitを用いて利用します。 今回開発するPCのスペックは以下の通りです。 Windows 11 Windows version: 22H2 GPU：NVIDIA Geforce RTX 3060 12GB 設定 1. WSL2を有効化 デフォルトではWSL2環境が無効化されている可能性があるので、始めに有効化しておきましょう。 「コントロール

Web版VSCodeがDockerコンテナをWASM環境で起動、Webブラウザ内ローカルマシンとして利用可能に。拡張機能「vscode-container-wasm」登場 WindowsやMacなどのデスクトップPCでVisual Studio Code（以下VSCode）を利用して開発をする場合、同じローカルマシン上でDockerコンテナのLinux環境を起動し、VSCodeのターミナルで接続して操作することは、開発環境としてよくあることだと思います。 これと同じことをWebブラウザ版のVSCodeでも実現する、すなわちWeb版VSCodeが同一Webブラウザ上にWebAssembly化したDockerコンテナを起動し、Web版VSCodeからローカルマシンとして接続し利用できる、実験的実装を実現したVSCodeの拡張機能「vscode-container-wasm」が登場しました。 V

DockerコンテナイメージをWebAssemblyに変換、Webブラウザ上での実行も可能にする「container2wasm」バージョン0.3が登場 DockerコンテナイメージをWebAssemblyに変換し、WebAssemblyランタイム上で実行可能にするツール「container2wasm」のバージョン0.3がリリースされました。 開発者はNTTの徳永航平氏。container2wasmは実験的なツールとしてオープンソースで公開されています。 バージョン0.3では、RISC-Vアーキテクチャに加えてx86_64アーキテクチャのDockerコンテナイメージにも対応したことが大きな変更点です。 実際にDockerコンテナイメージをWebAssemblyに変換したものをWebブラウザ上で実行できるデモページも用意されました。 下記はインテルの64ビットプロセッサを搭載したWindows

次々と発表されるオープンな日本語大規模モデル どうなっているの？？という感じですよね。 我らがnpakaさんは、さっそくGoogle Colabで動かしていらっしゃいます。 ただ、Google Colabだと毎回モデルのダウンロードが大変なので、ローカルでDocker使って手軽に動かせるといいな、ということでやってみました。 以下GitHubのリポジトリにDockerfileとサンプルプログラムをおいています。チャットっぽいことをできるようにしています。 上記で、サイバーエージェントとリンナのLLMが両方動きます。 使用環境 前提となる環境です。使用しているPCのスペックは以下です。 項目 内容

OSは以下です。同じPCでブートを切り替えています。 Windows11 + WSL2(CPU) Linux(GPU) Windowsの方は、GPUだとエラーが出て動きませんでした。理由は深く調査していません。npakaさんの記事を参考にしたほうが良いかもしれません。 OS/Dockerセットアップ OSやWSL2、Dockerのセットアップに関しては以下記事参考にしてください。 Dockerのセットアップに関しては、複数のDockerコンテナを扱うためにDocker Composeもインストールする必要があります。また、GPUを使う場合は、NVIDIA Dockerのセットアップが必要になります。 詳しくは以下記事参照ください。 CPUで最短でセットアップしたいなら、ターミナルで以下コマンドをうてばDockerのセットアップできると思います。

{ switch(e.key) { case 'k': if (e.metaKey || e.ctrlKey) { e.preventDefault() open = !open; if (open) { document.body.classList.add('overflow-hidden'); } else { document.body.classList.remove('overflow-hidden'); } } } }"> OverviewGet Docker Docker Desktop Overview Install MacUnderstand permission requirements for MacWindowsUnderstand permission requirements for WindowsLinux Installation per Linux d

この記事でわかること: タイトル通り スクラップのまとめです　https://zenn.dev/okz/scraps/1a8cb9aeafd127 1. WSL2をインストール 管理者権限でコマンドプロンプトを開く wsl --install Windowsの機能の有効化または無効化から、Linux用Windowsサブシステムを有効化 再起動 2. NVIDIA drivers for WSLのインストール get CUDA DriverからGPUに合ったドライバーをインストールする wsl.exe --updateして再起動する 3. WSL2にCUDA Toolkitを入れる 古いGPGキーを削除する Linux x86 CUDA toolkit 11-7のインストール ※筆者はsudo dpkg -i cuda-keyring_1.0-1_all.debでブルスク落ちしたので一行ずつ

自宅で動くChatGPTと噂のFlexGenを試す shi3zさんが興奮して動かしていたFlexGen 関係する記事は以下 ツヨツヨGPUが無いと動かないと思っていたのですが、タイムラインでミクミンPさんが、RTX3060でFlexGenを動かしているツイートを発見。 「RTX3060なら自分も持っている！」ということで、試してみることにしました。 追記： 私がこの記事で動かしているのは小さいモデルです。とりあえずお試しで動かしただけで、shi3zさんが動かしているモデルとは異なります。 性能の参考にする記事ではないので、ご承知ください。より大きいサイズのモデルの使用に関しては、FlexGenの公式リポジトリを参照ください。私も今後試したら追記していきます（現状、私の環境では動かせてないです）。 FlexGenをDockerで動かす 結果的には、Dockerを使うことで簡単に動かせました。

はじめに WASMをブラウザの外で動かすトレンドに関して「Linuxコンテナの「次」としてのWebAssemblyの解説」というタイトルで動画を投稿したのですが、動画では話しきれなかった内容をこちらの記事で補完したいと思います。 2022年もWebAssembly(WASM)の話題が多く発表されましたが、そのひとつにDocker for DesktopのWASM対応があります。FastlyやCloudflareもエッジ環境でWASMを動かすソリューションを持っていますし、MSのAKS(Azure Kubernetes Service)でもWASMにpreview対応しています。WASM Buildersでも2023年のWASMの予想としてWASMのアプリケーションランタイム利用に関して言及されました。 WASMといえば元々ブラウザ上で高速にC++のコードなどを実行するところから始まっている

九州支社技術部(九州・中四国事業部)所属。自作パソコン好きで、ハードウェア選定の仕事を与えると喜ぶ。最近は何でもコンテナにしたい教に入信し、コンテナ化の機会を虎視眈々と狙っている。 こんにちは、前回Dockerを完全に理解した、九州支社技術部(九州・中四国事業部)所属のy-morimotoです。 皆様、快適なコンテナライフいかがお過ごしでしょうか。 え？時間が無くてコンテナを動かす環境が準備出来ていない？ そんな貴方に朗報です。 今からブラウザを開けば、すぐにDockerをご利用頂けます。 必要なのはDocker Hubのアカウントのみ。もちろん費用はかかりません。 以下URLからSign Upして、アカウントを作成しましょう。 https://hub.docker.com/（別のタブかウィンドウで開かれます） １．Play with Docker（Docker Playground） D

------------------------------------------------------ 2024 年 1 月更新 本書がきっかけで「なんとか Docker を使えるようになりたい」というプログラマの方向けの入門書を秀和システム様から出版させていただけることになりました 開発系エンジニアのためのDocker絵とき入門 https://www.amazon.co.jp/dp/4798071501 紙書籍と電子書籍、どちらもございます この書籍と執筆経験は、みなさまからの驚くほどの高評価があればこそ得られた機会でした いつも本当にありがとうございます 書籍化に際しまして、この場で次のとおり説明させていただきます 1️⃣ 本書 ( Zenn ) は有料化しません 2️⃣ 本書 ( Zenn ) は今後更新しません 3️⃣ 本書 ( Zenn ) と出版される絵とき入門の違い

はじめに お久しぶりです。2021年末以来の投稿になります。 先日、とある金融情報サービス系の会社に所属する知り合いの方から、「AWS × アプリケーション開発者 × コンテナ に関連したトピックで社内向け勉強会にて講演してくれないか？」とご相談をいただき、「コンテナ・サーバレスがもたらす世界と開発者がAWS上で取り組むべきこと」というタイトルでお話させていただきました。 その会社様は、これからまさにシステムをAWS上のコンテナ技術で刷新していく取り組みを推進されており、アプリケーション開発者に刺激を与えたり知見を獲得する上でも、ぜひお願いしたいとのことで、僭越ながらお話させていただきました。 ただ、今回の登壇内容は、勉強会の参加者のみならずその他の幅広いエンジニアの方々にも役立つのかな、との想いもありました。 そこで、先方に許可をいただき、多少デフォルメして資料を公開することにしました。

本文の内容は、2021年3月9日にÁlvaro Iradierが投稿したブログ(https://sysdig.com/blog/dockerfile-best-practices/)を元に日本語に翻訳・再構成した内容となっております。 Dockerfileのベストプラクティスのクイックセットをイメージビルドに適用することで、セキュリティ問題を防ぎ、コンテナ化されたアプリケーションを最適化する方法を学びます。 コンテナ化されたアプリケーションやマイクロサービスに精通している人なら、自分のサービスがマイクロサービスであることに気づいているかもしれません。しかし、脆弱性の検出、セキュリティ問題の調査、デプロイ後の報告や修正など、管理のオーバーヘッドがマクロな問題になっています。 このオーバーヘッドの多くは、セキュリティをシフトレフトし、開発ワークフローの中で可能な限り早く潜在的な問題に取り組むこ

この記事について この記事は、Things You Should Know: Web Apps and Linux という記事を要約＆意訳したもの。 App Service on Linux / Web App for Containers について、使い始めてチュートリアルを終えたあたりから気になってくるポイントがまとまっている。 元記事のヘッダ見出しごとになるべく短め（省略含む）に書いているため、内容詳細はぜひ元記事を参照いただきたい。 本文 Azure App Service on Linux は、Microsoft が提供するランタイムスタック一式でWeb App を利用できる。 Web App for Containers は、Azure Container Registry や Docker Hub、またはプライベートなレジストリ上の独自のDockerコンテナを利用することがで

OverviewGet Docker Docker Desktop Overview Install MacUnderstand permission requirements for MacWindowsUnderstand permission requirements for WindowsLinux Installation per Linux distro UbuntuDebianFedoraArchSign in Explore Docker Desktop OverviewExplore ContainersExplore ImagesExplore VolumesExplore BuildsResource Saver modePause Docker Desktop Hardened Docker Desktop Overview Settings Management

k8sクラスタを試作してる段階では、アプリのdockerイメージをいちいちprivate registryにpushしたりするのは面倒です。 minikubeを使ってる場合、docker buildだけしてローカルのimageを簡単に扱えるのでメモ。 環境 Mac OS X 10.11.6 minikube version: v0.14.0 Docker version 1.12.5 (Docker for Mac) やり方 1. minikube VM上のdockerを使うよう設定 これでDOCKER_TLS_VERIFY, DOCKER_HOST, DOCKER_CERT_PATH, DOCKER_API_VERSIONが設定される。 2. dockerイメージをbuild タグはlatest以外にする必要があることに注意。でないと、k8sはregistryからイメージをpullしてこ

docker pull selenium/standalone-chrome-debug docker run -d -p 4444:4444 -p 5900:5900 --shm-size=2g --name sscd selenium/standalone-chrome-debug VNCで参照 localhost:5900からDockerコンテナのVNCサーバに接続できる passwordは「secret」 Macの場合は、Finder→移動→サーバへ接続→サーバアドレス[vnc://localhost:5900]で接続できる ターミナルからopen vnc://localhost:5900でも同様 Windowsの場合はRealVNC等を利用して同様に参照する https://www.realvnc.com/en/connect/download/vnc/ 参考URL https:

describe('The Login Page', function () { beforeEach(function () { // reset and seed the database prior to every test cy.exec('npm run db:reset && npm run db:seed') // seed a user in the DB that we can control from our tests // assuming it generates a random password for us cy.request('POST', '/test/seed/user', { username: 'jane.lane' }) .its('body') .as('currentUser') }) it('sets auth cookie when

GitHub Container registry とは GitHub Packages を構成する1つで Docker を始めとしたコンテナを扱えるレジストリです。 Docker registry (docker.pkg.github.com) から Container registry (ghcr.io) へ統合されました。 パブリックコンテナへの匿名アクセス コンテナの Organizational レベルの所有権 コンテナのきめ細かいパーミッション制御 有益な情報が豊富なコンテナ用ランディングページ コンテナの可視性はリポジトリの可視性から独立 Organizational におけるコンテナの内部的な可視性設定 GITHUB_TOKEN による Actions ワークフローからコンテナへのセキュアでシームレスなアクセス Container registry (ghcr.io) へパ