10/12追記：
VSCodeを使いたい場合は「ローカルでDocker+VSCodeを使ったKaggleの環境構築メモ」の方法がおすすめ。
本記事の方法は、上記記事より手軽に試したい場合におすすめ。


「爆速でKaggle環境を構築する」の手順に従って、Docker初心者がmac OS上にKaggleのNotebookの実行環境を構築してみたメモ。

環境構築手順

  1. Dockerをインストールする
  2. terminalにて、以下のコマンドを実行する 
     $ docker run --rm -it kaggle/python

    →これにより、Kaggle Python docker imageがPullされる

つまづいたところ

  • コマンド実行時に、以下のようなエラーが出て失敗した 
      Cannot connect to the Docker daemon at unix:///var/run/docker.sock. Is the docker daemon running?

    Dockerを起動してから実行することで、うまくいった

      open /Applications/Docker.app

Notebookの実行方法

  1. 以下のコマンドを実行する 
     docker run -v $PWD:/tmp/working -w=/tmp/working -p 8888:8888 --rm -it kaggle/python jupyter notebook --no-browser --ip="0.0.0.0" --notebook-dir=/tmp/working --allow-root
  2. いくつかURLが出力されるので、ブラウザでそのいずれかのURLへアクセスする
  3. .ipynbファイルを開くと編集・実行できる

1.のコマンドを短くする方法

.bash_profileへ、以下を追記する

kaggle_jupyter() {
  docker run -v $PWD:/tmp/working -w=/tmp/working -p 8888:8888 --rm -it kaggle/python jupyter notebook --no-browser --ip="0.0.0.0" --notebook-dir=/tmp/working --allow-root
}

これにより、terminalで以下を実行するだけでよくなる

$ kaggle_jupyter

メモ

  • 実行にかかった時間は、Dockerを使わずVSCodeで実行した時に比べると1.25倍ほどかかった。それでもKaggleのKernel上で実行するより早い。いちいちローカルにライブラリをインストールする必要がないので、一度この方法で環境構築しておくと後が楽になりそう
  • コマンド内の--rmの意味：クリーンアップ
    • コンテナの終了時に、自動的にコンテナをクリーンアップし、ファイルシステムを削除する
  • コマンド内の-itの意味：オプション-iと-tの指定
    • -i(=--interactive)：標準入力
    • -t(=--tty)：擬似端末
  • Dockerのコンテナの中にログインするには、以下のコマンドを実行する 
      docker run -it (コンテナ名) bash
  • この方法はかなり多くの容量を要するので、クラウド上にこの環境を構築する手もある。もしmacの容量が足りなくなったら試してみるのもいいかも

参考