lilacs2039/fastai-nbdev repository overview

🛢GitHub　https://github.com/lilacs2039/docker_fastai-nbdev⁠

🐳Dockerfile　https://github.com/lilacs2039/docker_fastai-nbdev/blob/main/Dockerfile⁠

⁠docker_fastai-nbdev

fastai（GPUあり）とnbdevが簡単に利用できるイメージとdocker composeファイル。

⁠特徴

• fastai・pytorch・nbdevインストール済み
• データセット（テストデータ）は含まれない

⁠主なpythonパッケージ

• fastai 2.x
• nbdev 2.x
  • 依存：　python >= 3.9
• pytorch 1.12.x

⁠環境

⁠使い方

⁠想定環境

• Nvidia Docker
  • PyTorchのcudaイメージを使用するため
• (Windowsの場合)
  • WSL2 + Ubuntu + Docker CLI
    • 参考：Enable NVIDIA CUDA on WSL 2 | Microsoft Docs⁠

⁠実行

1. 本イメージで作業したいnbdevプロジェクト※１のルートフォルダで、以下のコマンドを実行する。

# 本リポジトリの`docker-compose.yml`を取得
wget https://raw.githubusercontent.com/lilacs2039/docker_fastai-nbdev/main/docker-compose.yml
# 環境立ち上げ
sudo service docker start
docker compose up

1. ローカルサーバへアクセス

• Jupyter Lab : http://localhost:8888⁠

※１：nbdevプロジェクトとは、fastai/nbdev_template: Template for nbdev projects⁠から作成したプロジェクトのこと。

注意点

• Docker v1.xを使用している場合は、 docker-compose up かも。