udemy-ml-regression

実行環境の環境構築とサンプルコードの実行手順を記載します。

ライブラリのバージョン

ライブラリはコンテンツ作成時点のGoogle Colaboratoryの最新バージョンになります。Colabのライブラリは定期的に更新するので、プログラム実行時にエラーが発生する場合、以下のバージョンに戻してください。また、Dockerの実行環境でも以下のバージョンを使用します。

• Python 3.10.12
• pandas 2.0.3
• numpy 1.25.2
• matplotlib 3.7.1
• seaborn 0.13.1
• scikit-learn 1.2.2
• graphviz 0.20.3
• lightgbm 4.1.0
• jupyterlab 4.1.5
• shap 0.41.0
• xgboost 2.0.3
• optuna 3.1.1
• japanize-matplotlib 1.1.3

Google Colaboratoryの実行環境

Google Colaboratoryはクラウド環境でNotebookを提供します。リンク先にアクセスすると環境構築済みの実行環境を利用できます。

Dockerコンテナの起動、停止、削除

• ubuntuのイメージを使って、コンテナの動きを確認します。

# コンテナの起動
$ docker run -it -w /opt ubuntu:latest bash

# exitでコンテナの停止（Ctrl + Dでも可）
root@b682fc2845c6:/opt#

# コンテナの起動（コンテナ自動削除のオプション指定）
$ docker run --rm -it -w /opt ubuntu:latest bash

# exitでコンテナの停止、削除（Ctrl + Dでも可）
root@034c83e49f1b:/opt#

マウントしてコンテナ起動

• Python3.10.12インストール済みのイメージを使って、コンテナの動きを確認します。
• ディレクトリworkにファイルを格納しておき、コンテナ内にマウントします。

# ディレクトリの確認(`/xxx/work`はユーザにより異なります。)
$ pwd
/home/xxx/work

# ファイルの確認
$ ls
sample.py

# マウントしてコンテナの起動
$ docker run --rm -it -w /opt -v $PWD:/opt python:3.10.12 bash

# コンテナ内でファイルの確認
root@f9820da51a5b:/opt# ls
sample.py

# コンテナ内でPythonの実行
root@f9820da51a5b:/opt# python sample.py
Hello Python

# 一括実行
$ docker run --rm -it -w /opt -v $PWD:/opt python:3.10.12 python sample.py
Hello Python

Githubからのコード取得

• コマンドラインでリポジトリをgit cloneし、ディレクトリudemy-ml-regressionに移動します。

# ディレクトリの確認(`/xxx/work`はユーザにより異なります。)
$ pwd
/home/xxx/work

# リポジトリの取得
$ git clone https://github.com/ayukat1016/udemy-ml-regression.git

# ディレクトリの移動
$ cd udemy-ml-regression/

# ディレクトリの確認(`/xxx/work`はユーザにより異なります。)
$ pwd
/home/xxx/work/udemy-ml-regression

# ファイルの確認
$ ls
Dockerfile  README.md  notebook  poetry.lock  pyproject.toml  requirements.txt

Dockerイメージのビルド

• Dockerfileを指定して、imageをビルドします。

# ビルド
$ docker build --platform linux/amd64 -t udemy-ml:1.0.0 -f Dockerfile .

# ビルドしたイメージの確認
$ docker images
REPOSITORY  TAG    IMAGE ID       CREATED         SIZE
udemy-ml    1.0.0  dc9d49408715   5 days ago      1.62GB

Dockerコンテナの起動とNotebook実行

• imageを指定してコンテナを起動、Jupyter Labのコマンドを実行します。サンプルコードのNotebookを-vでコンテナにマウントします。

# コンテナ起動＋Jupyter Lab実行
$ docker run -it --rm --name udemy-ml -v $PWD:/opt -p 8888:8888 udemy-ml:1.0.0 jupyter lab --ip=0.0.0.0 --allow-root --NotebookApp.token=''

• webブラウザのURL http://localhost:8888 にアクセスし、サンプルコードを実行します。

• 利用終了時はコマンドラインで Ctrlキー + C を押下して、Jupyter Labを停止してください。