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Infrastructure as CodeでReNom環境構築入門
1.
富士通株式会社 山中惇平 ReNom User Group
#2 Infrastructure as Codeで ReNom環境構築入門 Copyright 2017 FUJITSU LIMITED0 本資料及びLTでお話する内容は、個人の見解であり、 所属する組織の公式見解でも代表する意見でもありません。
2.
Who? 名前 山中
惇平 / Jumpei Yamanaka 所属 富士通株式会社 AIサービス事業本部 AIインテグレーション事業部 仕事 AIプラットフォームサービスの開発 ↑で作ったAIプラットフォームを用いた商談対応、データ分析 言語 R/Python/Javascript/Java 昔 ロボットの強化学習 (DL黎明期、まだ黒魔術と呼ばれていた頃。私は触れずに卒業) Copyright 2017 FUJITSU LIMITED1
3.
話しの内容 Copyright 2017 FUJITSU
LIMITED Infrastructure as Codeで ReNom環境構築入門 2
4.
話しの内容 Copyright 2017 FUJITSU
LIMITED Infrastructure as Codeで ReNom環境構築入門 ? 3
5.
話しの内容 Copyright 2017 FUJITSU
LIMITED Infrastructure as Codeで ReNom環境構築入門 多くの人が ReNomを すぐに 使えるように! 4
6.
データ分析環境の構築 データ分析の「環境」をどう整えるか? Copyright 2017
FUJITSU LIMITED 1. サーバーを用意する 2. OSをインストールする 3. 分析に用いる言語(Python、Rなど)をインストールする 4. パッケージをインストールする 5. エディタ、または統合開発環境を用意する データ分析を始めるまで ただしデータそのもののの準備は除く 5
7.
データ分析環境の構築 データ分析の「環境」をどう整えるか? Copyright 2017
FUJITSU LIMITED 1. サーバーを用意する 2. OSをインストールする 3. 分析に用いる言語(Python、Rなど)をインストールする 4. パッケージをインストールする 5. エディタ、または統合開発環境を用意する データ分析を始めるまで ただしデータそのもののの準備は除く その後 このパッケージPython 2しか 対応して無い! Pythonのバージョンを変えないと~ 上司「分析の手が足り無そうなので 新しい分析者をアサインしました。 環境の準備をよろしく。」 実データの分析に移行するにあたって より強力なクラウドサーバで分析を…パッケージがアップデートされて 以前と同じ実験結果が出ない… 6
8.
Docker!! Copyright 2017 FUJITSU
LIMITED7
9.
DockerでReNom分析環境構築 Copyright 2017 FUJITSU
LIMITED8
10.
注:今回はGPU、cudaまわりは置いておいて まずはCPU環境で作ります。 DockerでReNom分析環境構築 Copyright 2017 FUJITSU
LIMITED nvidia-dockerという dockerのラッパーのようなもので 作れそうではあります 9
11.
Dockerとは オープンソースの仮想化プラットフォーム 「コンテナ」としてソフトウェアをパッケージングし、 個別の仮想マシンのように使えるようにする。 Copyright
2017 FUJITSU LIMITED コンテナと仮想マシンの違い Docker公式Webページより https://www.docker.com/what-container コンテナは個別にOSを持たない=仮想マシンより軽量、立ち上がりも早い ⇒分析環境の構築/分離/再現に便利 10
12.
Docker導入 https://www.docker.com/ 様々なプラットフォームに対応 •デスクトップ
*| Windows / Mac •クラウド向け | Docker for AWS / Docker for Azure •サーバ | Windows Server / CentOS / Debian / RHEL / Ubuntu /… *) Windows、MacはバージョンによりDockerの種類が変わる Copyright 2017 FUJITSU LIMITED イメージの作成 or ダウンロード イメージから コンテナの起動 使ってみる ここから 入手 インストール後 イメージ =コンテナの素 Docker Hubで 様々なものが公開されている https://hub.docker.com/ 11
13.
ReNomイメージの作成 Copyright 2017 FUJITSU
LIMITED12
14.
Python分析環境の導入 DockerはDockerfileというスクリプトからイメージのビルドを行う Copyright 2017
FUJITSU LIMITED # イメージの取得。今回はReNomの推奨環境であるUbuntu 16.04ベース FROM Ubuntu:16.04 # パッケージのインストールとアップデート RUN apt-get update && apt-get –y upgrade RUN apt-get –y install build-essential ¥ git vim curl wget ¥ zlib1g-dev ¥ libssl-dev ¥ libreadline-dev ¥ libyaml-dev ¥ libxml2-dev ¥ libxslt-dev ¥ libncurses5-dev ¥ libncursesw5-dev # pyenvのインストール RUN git clone https://github.com/yyuu/pyenv.git /root/.pyenv RUN git clone https://github.com/yyuu/pyenv-pip-rehash.git ¥ /root/.pyenv/plugins/pyenv-pip-rehash ENV PYENV_ROOT root/.pyenv ENV PATH $PYENV_ROOT/bin:$PATH # anacondaのインストール ENV ANACONDA_VER 4.4.0 RUN pyenv install anaconda3-$ANACONDA_VER RUN pyenv global anaconda3-$ANACONDA_VER ENV PATH $PYENV_ROOT/versions/anaconda-$ANACONDA_VER/bin:$PATH # pyenvの初期化 RUN cd /root && eval “$(pyenv init -)” RUN echo ‘eval “$(pyenv init -)”’ >> /root/.bashrc # ReNomインストール RUN git clone https://github.com/ReNom-dev-team/ReNom.git ¥ /root/ReNom RUN mkdir /root/work ENV RENOM_PRECISION 64 RUN cd /root/ReNom && /root/.pyenv/shims/pip install -e . # コンテナ起動時の実行コマンド(Jupyterの起動) CMD /bin/bash -l –c ¥ '/root/.pyenv/shims/jupyter notebook ¥ --NotebookApp.open_browser=False ¥ --NotebookApp.ip=* ¥ --allow-root ¥ --NotebookApp.notebook_dir="/root/work/"' ReNom推奨であるUbuntuイメージから作成 Anacondaで必要なライブラリやJupyterを 一気にいれる 肝のReNomインストール コンテナ起動時にJupyterが動くようにする イメージの作成 or ダウンロード イメージから コンテナの起動 使ってみる 注)2017/9/26現在(ReNom ver 2.1.0)でビルド確認 13
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Python分析環境の導入 Dockerfileがあるフォルダでビルドのコマンドを実行する コンテナを起動 Copyright
2017 FUJITSU LIMITED $ docker build –t renom-jupyter:2.1.0 . …(省略)… $ docker images REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED renom-jupyter 2.1.0 3f63a0357beb 42 seconds a イメージの作成 or ダウンロード イメージから コンテナの起動 使ってみる $ docker run -d -p 8989:8888 -v /home/yamanaka/work/:/root/work/ --name renom_2_1_0_yamanaka renom-jupyter f30d5b9504b5855c6f0cf4714e28c5055c62e3fa2eb5c95ab865336029aae749 $ docker ps CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED PORTS f30d5b9504b5 renom-jupyter:2.1.0 "/bin/sh -c '/bin/..." 16 minutes minutes 0.0.0.0:8989->8888/tcp yamanaka ホストのポート8989を8888にフォワード ホストのフォルダを作業フォルダとしてマウント Dockerはコンテナ立ち上げ後にデータを保持できない (終了させるとイメージの状態に戻る)ため データはコンテナ外部に保存する必要がある 14
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Python分析環境の導入 コンテナが起動したらブラウザでPythonを使える(Jupyter) Copyright 2017
FUJITSU LIMITED イメージの作成 or ダウンロード 使ってみる イメージから コンテナの起動 15
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できあがったもの Copyright 2017 FUJITSU
LIMITED Docker コンテナ サーバOS(基本的にはLinux、Windows等でも可) Docker pyenv anaconda (Jupyter, Numpy, …) Python ReNom できたこと→ReNomを使ったデータ分析環境の素早い構築 一度イメージを作れば、あとはdocker run ~~で環境を作成可能 Anacondaが入った重めのイメージでも約2.6GB 16
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まだできていないこと Docker Hub等への公開
誰か有志がいらっしゃいましたら作ってくださってもいいです GPU対応 必要に迫られるまでは… ポート枯渇問題 一サーバに環境をたくさんたてすぎるとポートが枯渇する(してる) その他分析環境とあわせる R / Rstudio等 その他ツールとあわせる Git等 Copyright 2017 FUJITSU LIMITED17
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Infrastracture as Code?
インフラのコード化 インフラの構成をコードとして自動化し、また管理、再利用しやすくする コードなのでアプリケーションの知見(テストやバージョン管理など)が適用できる 特に「アジャイル」の文脈から継続的インテグレーションに運用面の課題を解決する ために出てきた経緯がある データ分析における役割 分析環境を自動で立ち上げる(本日の話でおそらく第一歩) 作ったロジックをディストリビュートするには? データ分析とアプリとインフラをつなぐ「たしなみ」 データ分析者を増やす →データ分析への敷居を下げに下げることが重要 Copyright 2017 FUJITSU LIMITED データ アプリ インフラ 初学者的理解 18
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Infrastracture as Code?
インフラのコード化 インフラの構成をコードとして自動化し、また管理、再利用しやすくする コードなのでアプリケーションの知見(テストやバージョン管理など)が適用できる 特に「アジャイル」の文脈から継続的インテグレーションに運用面の課題を解決する ために出てきた経緯がある データ分析における役割 分析環境を自動で立ち上げる(本日の話でおそらく第一歩) 作ったロジックをディストリビュートするには? データ分析とアプリとインフラをつなぐ「たしなみ」 データ分析者を増やす →データ分析への敷居を下げに下げることが重要 Copyright 2017 FUJITSU LIMITED データ アプリ インフラ 初学者的理解 より多くのデータサイエンティストを!! 19
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http://renom.jp/ja/notebooks/tutorials.html Copyright 2017 FUJITSU
LIMITED より多くのデータサイエンティストを!! 20
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まとめ データ分析の環境をどう立ち上げる? DockerでReNomコンテナをたててみた
二度目以降は数分で分析環境を立ち上げられるようになる Infrastructure as Code データ分析にもとっても役立つ Copyright 2017 FUJITSU LIMITED21
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Copyright 2017 FUJITSU
LIMITED Thank you!_ 22
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