manboy97/hice_gpu repository overview

⁠설치되는 패키지

⁠pip

TensorFlow, Cython, NLTK (Natural Language Toolkit), Pandas, NumPy, Matplotlib, Jupyter, Seaborn, scikit-learn, SimpleJSON

⁠conda

AV (Audio/Video) 라이브러리, python

⁠ubuntu

ccache, cmake, FreeType, HDF5, ZeroMQ, libjpeg, libpng, libsm, libxext, libxrender, pkg-config, Software Properties Common, SSH, Unzip, CA Certificates

⁠이미지 설명

1. 베이스 이미지 설정: CUDA 및 cuDNN을 지원하는 Nvidia의 CUDA 베이스 이미지를 사용합니다.
2. MAINTAINER 설정: 이미지를 유지 보수하는 개발자의 정보를 지정합니다.
3. 환경 변수 설정: 컨테이너 내부의 시간대를 한국(Asia/Seoul)으로 설정하고, 언어 설정을 UTF-8로 변경합니다.
4. Ubuntu 패키지 저장소 설정: 한국 미러로 변경하여 패키지 업데이트 및 설치를 가속화합니다.
5. 패키지 업데이트 및 설치: 기본적인 패키지 및 개발 도구를 설치합니다.
6. Miniconda 설치: Miniconda를 다운로드하고 설치한 후, Python 3.9.18을 설치하고 관련 패키지를 업데이트합니다.
7. pip로 패키지 설치: TensorFlow 및 다양한 데이터 과학 및 머신 러닝 라이브러리를 pip를 통해 설치합니다.
8. conda로 패키지 설치: AV라이브러리를 conda를 통해 설치합니다.
9. CMD 설정: 컨테이너가 시작될 때 init 프로세스를 시작하도록 설정합니다.
10. 이 Dockerfile은 주로 딥러닝 및 데이터 과학 작업을 위한 환경을 설정합니다.