カスタムイメージの作成

カスタムイメージとは

ABEJA Platform が標準提供している Docker image ではなく、お客様で必要なパッケージが含まれた Docker image をご利用いただける機能となります。 ユーザは ABEJA Platform が提供する Docker image をベースとして作成した Docker image を ABEJA Platform 上で使えるようになります。

カスタムイメージの作成

Dockerhub の ABEJA のページ からベースにするイメージを選択します。

カスタムイメージとして利用可能なイメージは以下です。

• abeja/base
• abeja/all-cpu
• abeja/all-gpu

それぞれのイメージについての詳細については こちら を確認してください。

※注意　イメージにはそれぞれ “18.10” と “19.04” 以降 タグのものが存在しますが、 “18.10” についてはカスタムイメージ対象外となります。

カスタムイメージを作成するための Dockerfile を記述します。

abeja/base イメージは python3.6 と ABEJA Platform 上で稼働するための runtime が含まれているだけの非常にシンプルなイメージのため、 次の通り、簡単に TensorFlow の新しいバージョンを導入することができます。

Tensorflow 2.0 の最新版を利用したい場合は次の通りになります。

FROM abeja/base:19.10

RUN python -m pip --no-cache-dir install --upgrade tensorflow==2.0.0

参考までに PyTorch の最新版を利用したい場合は次の通りになります。

FROM abeja/base:19.10

RUN python -m pip --no-cache-dir install --upgrade numpy
RUN python -m pip --no-cache-dir install --upgrade --pre torch torchvision -f https://download.pytorch.org/whl/nightly/cpu/torch_nightly.html

GPU 版やその他の DL ライブラリの導入サンプルなども GitHub 上に公開されていますので、こちらを参考に Docker Image を作成ください。

次に docker build を行なって Docker image を作成します。 （ ここでは my-custom-image:0.0.1 という名前をつけています ）

$ docker build --no-cache -t my-custom-image:0.0.1 -f Dockerfile .