Docker入門：コンテナ技術の基本概念からDocker Composeまで解説

Docker入門：コンテナ技術の基本からDocker Composeまで

AIを知りたい

AIの開発環境で「Docker」がよく使われていると聞いたのですが、どんな技術ですか？

AIエンジニア

Dockerはアプリケーションをコンテナという単位でパッケージ化する技術です。OS、ライブラリ、コードを全てまとめて「コンテナ」にするので、「自分の環境では動くのに本番で動かない」という問題を解消できます。AI開発ではPythonのバージョンやライブラリの依存関係が複雑なので特に重宝されます。

AIを知りたい

仮想マシン（VM）とは何が違うのですか？

AIエンジニア

VMはOS全体を仮想化するため起動が遅くリソース消費も大きいですが、DockerはホストOSのカーネルを共有する軽量な仮想化です。起動は数秒、メモリ消費も少ないです。1台のサーバーに数十のコンテナを同時に動かすことも可能で、マイクロサービスやCI/CDに最適です。

Docker（ドッカー）とは、コンテナ型仮想化技術を使ってアプリケーションの開発・配布・実行を効率化するオープンソースプラットフォームです。

2013年にリリースされて以来、開発環境の標準ツールとなりました。Dockerfileでインフラをコード化（IaC）し、Docker Hubでイメージを共有、Docker Composeで複数コンテナを管理できます。

AIを知りたい

イメージとコンテナの違いがよくわからないのですが。

AIエンジニア

イメージはコンテナの「設計図」で、読み取り専用のテンプレートです。コンテナはイメージから作成した「実行中のインスタンス」です。クラスとオブジェクトの関係に似ています。一つのイメージから何個でもコンテナを作れます。

AIを知りたい

Dockerfileとは何ですか？

AIエンジニア

Dockerfileはイメージの作り方を記述したテキストファイルです。ベースイメージの指定、パッケージのインストール、ファイルのコピー、起動コマンドなどを記述します。「FROM python:3.11」「RUN pip install torch」のような命令を書いていきます。

AIを知りたい

Docker Composeとは何ですか？

AIエンジニア

Docker Composeは複数のコンテナをまとめて定義・管理するツールです。例えばAIアプリならWebサーバー、APIサーバー、データベース、Redis等を一つのdocker-compose.ymlファイルで定義し、「docker compose up」一つで全て起動できます。

AIを知りたい

AI開発でDockerを使う具体的なメリットは何ですか？

AIエンジニア

CUDA、PyTorch、TensorFlowなどの依存関係を完全に再現できることが最大のメリットです。NVIDIAが公式のGPU対応Dockerイメージを提供しているので、GPU環境のセットアップが格段に楽になります。チーム全員が同じ環境で開発できるのも大きな利点です。

Dockerはアプリケーションの実行環境をコンテナとしてパッケージ化する必須ツールです。AI開発では特にGPU環境やライブラリ依存関係の管理に威力を発揮します。Dockerfileでイメージを定義、Docker Composeで複数コンテナを管理するワークフローを身につけましょう。