WindowsでVirtualBoxとDockerを併用するときに気をつけること(AVX) - Qiita
概要 Windows環境で、VirtualBoxとDockerを併用しているときにVirtualBoxで躓いた箇所があったのでそのときのメモです。 詳細 ことの発端 私の所属している会社では、昔からあるプロジェクトはVirtualBox、最近のプロジェクトはDockerでの開発を行っています。 VirtualBoxの6.1.14～6.1.16あたりでDockerとVirtualBoxが共存で動かせるとのことだったので、共存で動くように設定し、昔からあるプロジェクトの作業をするときはVirtualBoxを立ち上げ、最近のプロジェクトの場合はDockerを立ち上げて作業を行っています。 ※VirtualBoxとDockerの共存設定参考記事 そのような環境で作業している中である時、昔からある方のプロジェクトでmongoDBのバージョン3系列から5もしくは6にアップデートする要件があり、じゃあV
GitHub Actions で Dockerfile のビルドをしてその中でテストを動かす
zenn 初投稿です、よろしくね きっかけ 普段はいわゆる Web 周りのお仕事がメインなので久々に低レイヤー側に触れたくなって 低レイヤを知りたい人のためのCコンパイラ作成入門 をコツコツと進めています。 その中でテストを自動で動かしたいな、と思いました。 普段仕事では CircleCI を使っているので GitHub Actions でいい感じにやりたいな、そう思ったときにトラップにハマったので備忘録を残します やりたかったこと ローカルでは Dockerfile に書いた環境上で make したい Actions 上でも同じ Dockerfile をビルドし、その中でやりたい Actions 側では make test を自動実行し、コケたら main にマージできないようにしたい（よくやるやつ） コンテナは root ではなく、ubuntu ユーザーで動かしたい（一応） イメージを
Graphcore Poplar SDK Container Images が Docker Hub で利用可能に | Docker
GraphcoreのPoplar® SDKは、開発者がDocker Hubを介してアクセスでき、GraphcoreはDockerのVerified Publisher Programに参加しています。 Dockerと協力して、ソフトウェアスタックをコンテナイメージとして配布し、開発者がGraphcore IPUシステムでMLアプリケーションを簡単に構築、管理、デプロイできるようにします。 ハードウェアとソフトウェアをさらに使いやすくするために、開発者エクスペリエンスを継続的に強化しています。 ちょうど1年前、ユーザー向けに事前に構築されたDockerコンテナのセレクションを導入しました。 現在、イノベーションを推進するというミッションの一環として、Poplar SDK、PyTorch for IPU、TensorFlow for IPU、およびツールに、Docker Hub コミュニティの
Vivadoのプロジェクトをgitで管理するための最小限のファイル構成 - Qiita
みなさん、Vivaってますか？ Windows上でVivadoで設計していると リモートサーバのLinuxとかでも使えるよう、Tclとかバッチモードを覚えたいな～ Vivadoのプロジェクトを最小限のファイルにしてgitで管理したいな～ IPソースを修正して、Update IPとかやって、Generate BitStreamを押すという単調なボタン操作の繰り返しを自動化したいなぁ～ ということを感じたことはないでしょうか。 今回から数回にわけて、VivadoのTCLやプロジェクト管理とバージョン管理などについて、よりスマートな方法を紹介していきたいと思います。 クラウドに時間で借りた高速なLinuxサーバにSSHでログインしてコンパイルして結果だけ受け取るなんていう使う方もできてしまいます。 今回の記事ではTCLの操作やGUI操作がたくさん出てきますが、最終的には全部スクリプト化するので不
5分で分かるDockerのキホン
全国100万人のImmutable Infrastructure職人のみなさんこんにちは。 もう誰も彼もがDockerなので、あんまりブログに書こうという気にもならなかったのですが、知り合いからリクエストを貰ったので、5分くらいで分かるようにかいつまんで概略を説明します。 Dockerとは詳しくは本家サイト見ればだいたい分かる。仮想化技術コンテナ単位でパッケージングVirtualBoxとかと違って高速、オーバーヘッドが少ない。chrootに近い。LXCには依存しなくなっているコンテナごとにIDが振られるコンテナは差分保存なのでロールバックも簡単一回作ればどこでも動く。JavaっぽいDockerfileでコンテナを作成するDockerfileの1行ごとにコンテナIDがフラれる動作環境Linux Kernel 3.8以降 64bit OSMacの場合はVirtualBoxの中で動かす形になる→
Xilinx の開発ツールを Docker コンテナに閉じ込める | Tosainu Lab
あまり表には出していませんでしたが、少し前から FPGA を触っています。FPGA は以前から興味があったデバイスの1つだったこともあり、苦戦しながらも今まで触れたことのない概念の連続をなんだかんだで楽しんでいる気がします。欲を言えば、FPGA ともう少し普通の出会い方をし、普通の環境で勉強したかったなぁというのがありますが... その話は置いておき本題、FPGA の開発環境の話です。世の中で FPGA を使った開発が一般にどのように行われているかは詳しく知りませんが、その1つとして FPGA ベンダの提供する開発環境を利用するというのがあります。例えば最近の Xilinx なら [Vivado Design Suite](https://www.xilinx.com/products/design-tools/vivado.html) (Vivado) という感じです。さてこの Viva
Vivado, Git, Dockerを雑に組み合わせて雑に使う - Qiita
前置き 手元の作業環境はWindowsがいいけどVivadoをWindowsにインストールして環境が汚れるのは嫌、どうせ動かすならLinux突っ込んだサーバ上で楽々コンパイルしたい等、諸々の欲求を満たすためにいろいろやったのでその結果のメモをまとめておく。 以下のような欲求がある人向け Vivadoのプロジェクトを雑にGitで管理したい 雑に開発環境構築したい CentOSとか触りたくない、最悪Vivadoの動作環境としては許容するにしても作業環境はまともなOSにしたいし雑にアップデートもしたい VNCとかめんどいし、GUIをなるべく楽(というよりシームレス)に触りたい 触らずに済むならGUIは触りたくない 環境 Vivado/Vitis 2020.1 PetaLinux Tools v2020.1 Ubuntu 20.04 Vivado 2020.1のサポートOS範囲外だがvivado-
今更聞けないDockerのしくみ(「Dockerとは？」から「docker-composeファイルを1人で作れるようになる」まで) - Qiita
今更聞けないDockerのしくみ(「Dockerとは？」から「docker-composeファイルを1人で作れるようになる」まで)RubyRailsDockerdockerfiledocker-compose はじめに なんとな〜くdockerを使い始めてはや４年ほど。 既存のプロジェクトにアサインされた場合はdockerファイルに何が記載されているかなんて意識せずコマンドを実行するだけで、何か自分で一から作る時は、誰かが作ったものをどこからか持ってきて済ませていた。 こんな感じなのでdockerをなんとなく扱えてはいるが細かいところを全く理解できてない。 今回は人に説明できるくらい理解できるようになろうとした男の記事です。 ハンズオン形式でやっていきますので一緒に手を動かしながらやってみていただけると嬉しいです。 対象とする読者 これからdockerをは0から理解したい人 なんとなくdo
CUDA 10.xのDockerイメージをローカルでビルドする - Qiita
1. はじめに https://hub.docker.com/r/nvidia/cudaを見るとわかるようにEOLとなったCUDAバージョンのDockerイメージが削除されています。ただし、Web上にある公開実装ではCUDA 10.x系のDockerイメージを使っていることがあり、これらの動作確認をするときに困ります。 幸いにもDockerイメージ作成環境はhttps://gitlab.com/nvidia/container-images/cudaにて公開されているため、ここでは以下のDockerイメージをローカルでビルドすることを試みます。 nvidia/cuda:10.2-base-ubuntu18.04 nvidia/cuda:10.2-runtime-ubuntu18.04 nvidia/cuda:10.2-devel-ubuntu18.04 nvidia/cuda:10.2-c
Dockerのポートマッピングのデフォルト設定は危ない - JUNのブログ
あらすじ 公衆WiFiに繋いだ状態でいつものように docker container run -p 8080:80 nginx のような感じでDockerコンテナを動かしていたら、外部からリクエストを受信した。 ファイアウォールを設定し、外部からのアクセスを拒否しているはずなのになぜアクセスできたんだ... 環境 Docker desktop for mac with apple silicon 4.21.0 何が起きた? Dockerはデフォルトの設定では-p 8080:80のようにポートマッピングするとファイアウォールの設定を書き換え、外部からそのポートへのアクセスを許可するようになっている。 その結果LAN内の他のPCから対象ポートにアクセス出来てしまう。 ちなみにこれはDocker公式からも注意が出ている。 Publishing container ports is insecur
AWSによるクラウド入門
真野 智之 (Tomoyuki Mano) <tomoyukimano@gmail.com> version 1.0, 2020-06-19
Python 初心者が始める AI 時代の Docker を使ったアプリ開発
最近の AI 技術の進歩は目覚ましく、OpenAI による ChatGPT などの API の提供は沢山のアプリケーション開発者にとって Python を使った開発を始めるきっかけになったのではないでしょうか。筆者もそのうちの 1 人です。 効率的かつ再現性の高い開発環境は必要不可欠であり、それを実現するためのツールの一つが Docker です。Docker はアプリケーションを容易に再現可能なコンテナ内で動作させることができ、開発から本番環境まで一貫した環境を提供します。これで「僕の環境では動いているんですけどねぇ...」といった問題[1]を避けることができます。 本記事では、AI 時代に立ち向かうべく筆者が Python 初心者なりに取り組んだアプリケーション開発の方法の一つを解説します。 ディレクトリ構成 このような形を目指していきました。 . ├── .devcontainer │
Docker Compose入門 (3) ～ネットワークの理解を深める～ | さくらのナレッジ
前回（第2回）は、Apache httpdのCompose環境を例に、シンプルな開発環境の構築方法を学びました。今回取り上げるのは、Dockerに対応したアプリケーションを考える上で欠かせない、コンテナ間のDocker内部ネットワークと名前解決についてです。 名前空間（namespace）の分離とコンテナ間通信 通常のLinuxホスト上では、複数のプロセスがポートを重複して開くことはできません。たとえば、ApacheとNginxはデフォルトでTCPポート80番を使用しますが、それぞれが同じTCPポート80番を同時に使用できません。 一方で、複数のプロセスをコンテナとして動かせば、お互いの動作には何ら影響がありません。コンテナとして実行すると、PIDなどの名前空間が隔離（isolate）され、お互いのプロセスが見えない状態で動作するからです。それだけでなく、コンテナごとにネットワークも隔離さ
Snowflake x Streamlit でデータを可視化する - FLINTERS Engineer's Blog
Snowflake x Streamlit でデータを可視化しよう こんにちは、データチームにてデータ基盤開発を行なっています、井山です。 データチームでは、データ基盤に関係する各種運用メタデータ（wfの処理時間やデータ格納時間等々）をSnowflake上に格納、Tableau上で可視化しているのですが、半年程前にStreamlitがSnowflakeによって買収され、今後機能として追加されていきそうなので、今のうちに試しておこうと思います。 www.snowflake.com Streamlit とは streamlit.io データアプリケーションを手軽に作成することができるオープンソースのWebアプリケーションフレームワークです。 フロントエンドの経験がなくともPythonのみで記述ができ、手軽に試すことができます。 前準備 今回は下記のdevcontainerを利用します。 htt
2020/9 GraphQLを使ってみた - 実践編
こんにちは、大阪事業所の北川です。 前回はGraphQLとはどういうものなのか、ということで概要と特徴についてご紹介させていただきました。 そして今回は実践編として、実際にGraphQLを使用してデータベースから値を取得、返却するAPIを作成していきましょう。 前回の記事はこちら 2020/6 GraphQLを使ってみた - 概要編：https://www.cview.co.jp/osakatech/2020.06.29.FAUq5bQMn 事前準備 本件は環境構築にDockerを利用いたします。 そのため、事前にDockerのインストールを行ってください。 また、複数のコンテナを稼働させますので、Docker Composeを利用いたします。 ただし、Dockerのインストール方法や使用方法などは省かせていただきますので、必要な方は下記の記事をご参照ください。 2018/8 Docker
Docker上でのLLVMビルド環境の構築試行 - FPGA開発日記
GitHubのIssueにLLVMのビルド環境をDockerで作る方法を教えていただいたので、試してみることにした。 github.com docker run --name=riscv_dev_container -it ubuntu:latest コンテナ内で、以下を実行する apt-get update apt-get -y dist-upgrade apt-get install build-essential git -y # LLVM gnu toolchainのビルドで必要 apt-get install -y autoconf automake autotools-dev curl python3 libmpc-dev libmpfr-dev libgmp-dev gawk build-essential bison flex texinfo gperf libtool p
Docker Init: Initialize Dockerfiles and Compose files with a single CLI command | Docker
Docker Init: Initialize Dockerfiles and Compose files with a single CLI command Docker has revolutionized the way developers build, package, and deploy their applications. Docker containers provide a lightweight, portable, and consistent runtime environment that can run on any infrastructure. And now, the Docker team has developed docker init, a new command-line interface (CLI) command introduced
DockerでGPUを使おうとしたらError response from daemon: linux runtime spec devices: could not select device driver “” with capabilities: [[gpu]]
docker container run –gpus all をした時に表題のエラー。 NVIDIAドライバーがDockerを認識できていないか、nvidia container tools をインストールしたけどDockerのデーモンを再起動していない場合に起きる。 パスはどこでもいいので以下のスクリプトを作製し、実行すればOK。 $ cat nvidia-container-runtime-script.sh curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-container-runtime/gpgkey | \ sudo apt-key add - distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-con
![DockerでGPUを使おうとしたらError response from daemon: linux runtime spec devices: could not select device driver “” with capabilities: [[gpu]]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/4d814de6f538fd8c5f390052bf305500d1a26d55/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcocoinit23.com%2Fwp-content%2Fuploads%2F2020%2F11%2Fhorizontal-logo-monochromatic-white.png){kind=logo}
Docker入門 - 技術メモ
Dockerとは コンテナ(Container) コンテナは物を世界的に輸送するために標準が定義されています。Docker はソフトウェアを送るための標準を定義しています。コンテナは Docker イメージを実行するときの実体です。 コンテナとは Linux カーネルの機能 Namespaces Cgroup コンテナの性質 隔離性 OS レベルでリソースを仮想化。論理的に他のアプリケーションと独立。 可搬性 どこでも開発できる。どこでもデプロイできる 従来の VM 仮想化とコンテナ仮想化の違い 仮想化の単位が異なる VM は OS 単位で仮想化 コンテナはプロセス単位で仮想化 高密度化(より VM のリソースを活用できる)が可能 オーバヘッドが少ない ハードウェアの仮想化が不要であるため 起動が早い Host OS から見るとプロセスを起動しているだけ Docker が実現すること Do
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Visual Studio Code を使用して Docker コンテナーを開発環境として使用する - Training
