1．前準備

WSL 2（Windows Subsystem for Linux 2：WindowsでLinuxを実行するためのシステム）が有効化されていること．

1. WSL 2の有効化状態確認：
   • コマンドプロンプトを起動する（例：Windowsキーを押し，「cmd」と入力）
   • 以下のコマンドを実行する：

   wsl --status
   

2. WSL 2が使用するLinuxカーネルの更新

   セキュリティパッチや機能改善のためにアップデートが必要である．

   wsl --update
   

3. 仮想化の確認：
   • タスクマネージャーを開く（Ctrl + Shift + Esc）
   • 「パフォーマンス」タブで仮想化が有効になっているか確認する

2. Docker Desktopのインストール，Docker エンジンの起動

Docker Desktopにより，画面を用いてビジュアルに，Dockerコンテナ， Dockerイメージ，Dockerボリュームの一覧表示，状態確認，基本的な操作を行うことができる．

Docker Desktopの起動は，Windowsのスタートメニューから起動できる．Docker デスクトップを起動することにより，Docker エンジンが起動する

2.1 インストール

Dockerエンジンを構成するDockerデーモンとクライアントを含むDocker Desktopのインストール手順を示す．

インストールは，以下の2つの方法から選択可能である．

A）winget（Windowsパッケージマネージャー）を使用したインストール

1. Windowsで，コマンドプロンプトを管理者権限で起動する（例：Windowsキーを押し，「cmd」と入力し，「管理者として実行」を選択）
2. winget（Windowsパッケージマネージャー）が利用可能か確認する：

   winget --version
   

   
3. Docker Desktopのインストール：

   winget install --scope machine Docker.DockerDesktop
   

B）手動でのインストール

1. Docker Desktopのダウンロード：
   • 公式サイト（https://docs.docker.com/desktop/features/wsl/#download）にアクセス
   • インストーラをダウンロードする
2. インストールの実行：
   • ダウンロードしたインストーラを実行する
   • 画面の指示に従ってインストールを完了する

2.2 Docker エンジンの起動と Docker Desktop の初期設定の確認

1. Docker Desktopの起動：
   • Windowsのスタートメニューから起動する
2. WSL 2の設定確認：
   • 画面右上の設定（Settings）ボタンをクリックする
   • 一般（General）タブを表示する
   • 「Use WSL 2 based engine」のチェックボックスが有効になっていることを確認する
   

3．構築手順と解説

1. 前提条件

• WSL2インストール済み
• Docker Desktop for Windowsインストール済み
• NVIDIAグラフィックドライバーインストール済み

2. NVIDIAドライバの確認

nvidia-smi

nvidia-smi コマンドを使用して，NVIDIAドライバが正しくインストールされ、動作しているかを確認する トラブルシューティング "features": {"buildkit": true}, "experimental": true, "runtimes": { "nvidia": { "path": "nvidia-container-runtime", "runtimeArgs": [] }

2. Dockerfile の作成

1. コマンドプロンプトを起動する（例：Windowsキーを押し，「cmd」と入力）
2. 以下のコマンドを実行する：

notepad Dockerfile


3. Dockerfile を次のように作成して保存する

   次のDockerfileは，Ubuntu 24.04 LTS（Long Term Support：長期サポート版）のイメージを取得し，Python環境を構築している．Miniconda3を用いてPython 3.12環境を作成し，NumPy，Pandas等の科学技術計算ライブラリを導入している．Jupyter NotebookをPort 8888で起動するよう設定し，開発環境としてcmake，git等の基本ツールも導入している

   FROM ubuntu:24.04
   
   # 環境変数の設定
   ENV PATH=/opt/conda/bin:$PATH \
       SHELL=/bin/bash \
       DEBIAN_FRONTEND=noninteractive
   
   # システムパッケージのインストール
   RUN apt-get update && apt-get upgrade -y && \
       apt-get install -y wget curl git cmake build-essential ufw && \
       rm -rf /var/lib/apt/lists/*
   
   # Miniconda3のインストール
   RUN wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh && \
       bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b -p /opt/conda && \
       rm Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
   
   # condaの初期設定とdev環境の作成
   RUN /opt/conda/bin/conda init bash && \
       echo ". /opt/conda/etc/profile.d/conda.sh" >> /root/.bashrc
   
   RUN /opt/conda/bin/conda create -n dev python=3.12 -y && \
       /opt/conda/bin/conda install -n dev -y numpy pandas matplotlib scikit-learn jupyter pylint pytest black && \
       echo "conda activate dev" >> /root/.bashrc
   
   # Jupyterの設定
   RUN mkdir -p /root/.jupyter && \
       echo "c.NotebookApp.ip = '*'" >> /root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py && \
       echo "c.NotebookApp.port = 8888" >> /root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py && \
       echo "c.NotebookApp.allow_root = True" >> /root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
   
   # 作業ディレクトリの設定
   WORKDIR /workspace
   
   # Jupyterのポートを公開
   EXPOSE 8888
   
   # コンテナ起動時のコマンド
   CMD ["bash", "-c", ". /opt/conda/etc/profile.d/conda.sh && conda activate dev && \
        jupyter notebook --allow-root --ip=* --port=8888 --no-browser"]
   

4. Dockerfileをもとにイメージを作成

2. Dockerイメージのビルド（Dockerfileからのイメージ作成）

コマンドプロンプトで，次の「docker build」コマンドを実行する．次のコマンドは，カレントディレクトリのDockerfileを基にイメージを生成する．作成したイメージには，識別用の名前（例：myubuntu2404）とバージョン管理用のタグ（例：1.0）を設定できる．

その後，「docker images」コマンドにより，ローカルに保存された全てのイメージを一覧形式で確認できる．

docker build -t myubuntu2404:1.0 .
docker images

3．作成されたイメージからのコンテナの作成と実行

コマンドプロンプトで，次のコマンドを実行する．

docker run --name myubuntu --restart unless-stopped -p 8888:8888 -it myubuntu2404:1.0 /bin/bash

次の実行画面では，Linuxコマンドの pwd, ls を実行した後，「exit」で切断している．

各オプションの説明：

• --name myubuntu：コンテナに識別用の名前を付与する
• --restart unless-stopped：明示的に停止しない限り，クラッシュ時に自動的に再起動する
• -it：対話的な操作を可能にし（-i），疑似TTY（端末）を割り当てる（-t）
• -p 8888:8888： Jupyter Notebook のためにポート8888のマッピングを行う
• ubuntu2404:1.0：使用するベースイメージである
• /bin/bash：コンテナ起動時に実行するコマンドである

4．環境の確認

• 実行中の myubuntu コンテナに接続．「exit」で切断．

  docker exec -it myubuntu /bin/bash
  exit
  

  
• 実行中の myubuntu コンテナで，Pythonバージョンの確認

  docker exec myubuntu python --version
  

  
• conda環境の確認

  docker exec myubuntu conda info
  

  
• conda環境の確認

  docker exec myubuntu conda env list
  

  
• インストールされたパッケージの確認

  docker exec myubuntu conda list
  

  

5. Docker 運用上の注意点

• ボリュームの内容をtarファイルにバックアップ

  docker run --rm -v app-data:/data -v $(pwd):/backup ubuntu tar czvf /backup/app-data-backup.tar.gz /data
  

• バックアップからボリュームを復元

  docker run --rm -v app-data:/data -v $(pwd):/backup ubuntu tar xzvf /backup/app-data-backup.tar.gz -C /
  

  • --rmオプションは，コマンド実行後にコンテナを自動的に削除する
  • バックアップファイルは定期的に外部ストレージにコピーすることを推奨する
• Docker コンテナのリソース監視

  # コンテナのリソース使用状況を確認
  docker stats myubuntu
  
  # コンテナのプロセスを確認
  docker top myubuntu
  
  # コンテナのログを確認
  docker logs myubuntu
  
  # 直近の100行のログを表示
  docker logs --tail 100 myubuntu
  

  • リソース使用量に監視する．必要に応じてリソース制限を設定するときに利用できる．
  • 異常な動作やエラーを早期に発見するため，ログを確認する．

6. Miniconda 3 の説明

Miniconda3は，Pythonとconda（パッケージ管理システム）を含むシステムである．

Minicodna 3 の概要と機能

conda を使用してパッケージをインストールできる．condaは，パッケージの依存関係を自動的に解決し，互換性のあるバージョンをインストールする．また，独立した仮想環境を作成できる．Windows, Linux などに対応．Miniconda3は，Pythonの複数バージョンを管理し，共存させることもできる．

• 環境の作成：conda create -n <env_name> python=<version>
• 環境のアクティベート：conda activate <env_name>
• パッケージのインストール：conda install <package_name>
• 環境の一覧表示：conda env list
• 環境の削除：conda remove -n <env_name> --all
• 環境のバックアップ：conda env export > environment.yml

Miniconda3とpipの併用

Miniconda3とpipを同じ環境で使用する際は注意が必要である．基本的には，どちらか一方を使用することが推奨されているが，特定のパッケージがcondaで利用できない場合にはpipを使用することになる．その際は，新しいconda環境を作成して，その環境内でpipを使用することが強く推奨される．これにより，他の環境に影響を与えることがなくなる．--upgrade-strategyは，依存関係が必要な場合にのみ，関連するパッケージをアップグレードするオプションである．

conda create -n myenv python=<version>
conda activate myenv
pip install --upgrade-strategy only-if-needed <package_name>

Miniconda3 環境設定のバックアップと再現

# 現在の環境設定をエクスポート
conda env export > environment.yml

# エクスポートした環境の内容確認
cat environment.yml

# 他の環境での環境を再現
conda env create -f environment.yml

• environment.ymlには，Pythonバージョンやパッケージ情報が記録される
• パッケージのバージョンも明示的に記録されるため，環境の再現が可能である

トラブルシューティング

環境の作成やアクティベートに失敗する場合：

環境の作成やアクティベートに問題がある場合，既存の環境を削除して新しい環境を作成する．以下のコマンドを使用する．必要なデータは事前に保存する必要がある．

conda remove --name  --all
conda create --name  python=
conda activate 

8．トラブルシューティング

8.1 wingetでのインストールの問題

1. wingetの更新：

   winget upgrade
   

2. キャッシュのクリア：

   winget source reset
   

3. よくある問題と対処：
   • 「プログラムが見つかりません」エラー：

     winget source update
     

     でパッケージリストを更新する
   • インストールが途中で止まる場合：
     • 管理者権限でコマンドプロンプトを開いて実行する
     • または手動インストールに切り替える

8.2 コンテナとイメージトボニュームの破棄

注意：次を実行することにより，コンテナとイメージとボリュームは，実行中のものも含め，すべて破棄される．もとに戻すことはできない．重要なデータは事前に保存する必要がある．

1. すべての実行中コンテナを停止して削除:

   for /f "tokens=*" %i in ('docker ps -a -q') do docker stop %i
   for /f "tokens=*" %i in ('docker ps -a -q') do docker rm %i

2. すべてのイメージを強制削除:

   for /f "tokens=*" %i in ('docker images -a -q') do docker rmi -f %i

3. 未使用のリソースの一括削除:

   docker system prune -a --volumes

   • -a オプションは未使用イメージも含めて削除する

   • --volumes オプションは未使用ボリュームも削除する

4. Docker Desktopの再起動:

   • タスクトレイのDockerアイコンを右クリック→「Restart」を選択する

5. Docker設定の完全リセット（より根本的な問題の場合）:

   • Docker Desktopを終了する

   • タスクトレイのDockerアイコンを右クリック→「Troubleshoot」→「Clean / Purge data」を選択する

   • 「Reset to factory defaults」オプションを選択する