背景

検証してた機械学習のリポジトリは、事前にあれこれインストールが必要だった。 でも環境を汚したくはなくって vscode の Dev Containers で用意した Ubuntu と CUDA を使った環境を構築した話。

docker はちゃんと設定をしないと CUDA は使えないのがポイント。

Dev Containers は凄く便利なので、使ってない人は是非。

必要なもの

• vscode
• Docker
• 拡張機能 Dev Containers (ms-vscode-remote.remote-containersで検索)
• CUDA が使える環境

nvidia-smi で動作確認

1. Containerを作る前に、ローカルの環境で nvidia-smi が使えることを確認する。 こんな感じのが出たらOK。

Containerを作る

1. 作業ディレクトリを開いて、リモートエクスプローラーからOpen Current Folder in Containerを選択。

   Ubuntu の次に Python(latest) を選択すると Container が作られる（ちょっと時間かかる)。

2. devcontainer.json に runArgs を追記する。

   デフォルトでは動作確認で使用した nvidia-smi が見つからず、 CUDA が使えないはず。Docker は GPU を使用する場合に docker run の引数で指定する必要がある。

   devcontainer.json で runArgs の設定を変更する。

3. 左下からリモートウィンドウを開いて container を rebuild。

4. nvidia-smi で再度確認。

   • nvidia-smi

   

参考

• https://docs.docker.com/engine/reference/commandline/run/
• https://zenn.dev/opamp/articles/7880812d78226f
• https://containers.dev/implementors/json_reference/