# -*- coding: utf-8 -*-
# ---
# jupyter:
#   jupytext:
#     text_representation:
#       extension: .sh
#       format_name: light
#       format_version: '1.5'
#       jupytext_version: 1.14.4
#   kernelspec:
#     display_name: Bash
#     language: bash
#     name: bash
# ---

# 以下の作業はroot権限がある自分の計算機(ラップトップやワークステーション、サーバー)で実行することを想定しています。
# 作業は必須ではありませんが、手元の環境にDockerをインストールすることで様々なことが行えるようになり、理解が深まります。
#
# Dockerを自分のラップトップやワークステーション、サーバへインストールします。
# 以下のページを参照してください。
#
# * [CentOS](https://docs.docker.com/engine/installation/linux/docker-ce/centos/)
# * [Ubuntu](https://docs.docker.com/engine/installation/linux/docker-ce/ubuntu/)
#
# 以下のコマンドが実行できたらdockerが利用可能な状態です。

docker run --rm ubuntu cat /etc/lsb-release

# NVIDIA GPUを利用する場合は、nvidia-dockerもインストールします。
# 以下のページのQuick startを参照してください。
# * [nvidia-docker](https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker)
#
# 以下のコマンドが実行できたらnvidia-dockerが利用可能な状態です。

nvidia-docker run --rm nvidia/cuda nvidia-smi

# DockerではDocker Hubで提供されているイメージを実行することができます。
# 例えば、Docker Hubのnvidia/cudaレポジトリで8.0-cudnn6-develという名前のタグで提供されているイメージを実行するには
# 以下のように実行します。(実際にはDocker Hubで提供されているイメージがダウンロードされて実行されます。)

nvidia-docker run -it nvidia/cuda:8.0-cudnn6-devel

# また、Dockerfileを記述することでイメージを作成することができます。
# 上記のイメージのDockerfileは[公開](https://gitlab.com/nvidia/cuda/blob/ubuntu16.04/8.0/devel/cudnn6/Dockerfile)されており、手元のnvidia-dockerでも作成することができます。

wget https://gitlab.com/nvidia/cuda/raw/ubuntu16.04/8.0/devel/cudnn6/Dockerfile
docker build --build-arg repository=nvidia/cuda .

# 今回のセミナーではDockerの使い方の詳細は触れませんが、詳細は[ここ](https://docs.docker.com/)を参照してください。

StarcoderdataJupyterScriptsDedupFiltered