#はじめに
Anacondaの有償化に伴い、こちらでminiconda+conda-forgeに関する運用の記事を書いたところ、そこそこに反響があったので、今回はDockerで開発環境を揃えるところをご紹介したい。

#環境
私がWindows派であり、condaはケモインフォマティクスをやるために利用しているため、今回は以下の構成で説明する。またWebアプリの開発を想定してDjangoも用意することする。

• Windows 10
• python 3.7
• django 3系 (WEBアプリフレームワーク)
• Pytorch 1.7 cpu版 (ディープラーニングフレームワーク)
• RDKit (ケモインフォマティクスライブラリ)
• gunicorn (WEBサーバ)

#手順

Dockerのインストール

まずは以下に従ってDockerをインストールしよう。

• https://qiita.com/zaki-lknr/items/db99909ba1eb27803456

Dockerfileの作成

続いて以下のようにDockerfileを作成しよう。

FROM continuumio/miniconda3

# conda create
RUN conda create -n chemodel python==3.7 

# install conda package
SHELL ["conda", "run", "-n", "chemodel", "/bin/bash", "-c"]
RUN conda install django=3.* -c conda-forge --override-channels
RUN conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cpuonly -c pytorch -c conda-forge -c tboyer --override-channels 
RUN conda install -c rdkit -c conda-forge rdkit --override-channels

# install pip package
RUN pip3 install --upgrade pip
RUN pip3 install gunicorn

Dockerfileについて解説する

• まず、FROM～のところで、minocondaのベースイメージを指定する。
• 続いて、RUN conda create -n chemodel python==3.7 で、作成したいPythonのバージョンでConda仮想環境を作成する。
• SHELL～の行でその仮想環境をActivateする。ここが今回の最大の肝で、この方法を間違えると、それ以降のconda installによるインストールが、作成した仮想環境ではなく、base環境に反映されてしまうのだ。
• ここまでくれば、その後は、conda, pipで各自インストールしたいものを列挙すればOKだ。Anaconda有償化の影響をうけ、チャネルやオプションの指定は、前回の記事を参考にしてほしい。
• pytorch1.7は、pytorch, conda-forgeだけからではインストールできなかったっぽかったので、tboyerというマイナーなチャネルを指定したが、危険だと思われる方は別のPyTorchのバージョンを指定してみてほしい。

Dockerイメージのビルド

作成したDockerfileのあるフォルダで以下を実行するとビルドできるはずだ。

docker build -t kimisyo/dev:1.0 -f Dockerfile ./

Dockerイメージの確認

docker imagesでイメージができたか確認してみよう。

$ docker images 
REPOSITORY                         TAG       IMAGE ID       CREATED        SIZE
kimisyo/dev                        1.0       90cbde3916c9   17 hours ago   3.33GB

Dockerコンテナの起動

Djangoアプリを作成し、以下のようにDockerコンテナを起動すると、http://locahost:8080/ で、作成したDjangoアプリを参照できるはずだ。

$docker run -itd -p 8080:8000 --name chemodel --mount type=bind,src=<Djangoのプロジェクトがあるフォルダを絶対パスで指定>, target=/chemodel,readonly kimisyo/dev:1.0 /bin/bash -c "conda run -n chemodel;
 cd /chemodel/; /opt/conda/envs/chemodel/bin/gunicorn --bind 0.0.0.0:8000 chemodel.wsgi"

ちょっと分かりにくいので簡単に説明する。

• -p 8080:8000は、Dockerコンテナ側の8000ポートをローカルの8080ポートで参照できるようにするための指定である。
• -mountオプションでは、ローカルにあるDjangoプロジェクトのフォルダを、コンテナ側で認識させるために /chemodelというフォルダにマウントしている。
• 最後の/bin/bash -c "conda run -n chemodel; cd /chemodel/; /opt/conda/envs/chemodel/bin/gunicorn --bind 0.0.0.0:8000 chemodel.wsgi" ではコンテナ起動時に、conda仮想環境をActivateし、コンテナ内のDjangoアプリフォルダに移動し、gunicornによりDjangoアプリを起動している。

#おわりに
一度開発環境を作ってしまえば、毎回パッケージをインストールする必要もなく、本番環境もDockerで簡単にデプロイしてしまうこともできそうだ。Hava a good miniconda+conda-forge & Docker Life!

参考

• Activating a Conda environment in your Dockerfile 今回の肝となるCondaのActivte方法が記載されている。