Jupyter Lab を Docker で走らせてみた

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前回のブログで、Jetson Nano の初期セットアップについて紹介しました。今回はそのセットアップした Jetson Nano にDockerをインストールし、Jupyter Lab にアクセスできるようにします。
まだ、準備できていない場合は以下の記事を参考にOSをインストールしてください。

※1この記事が投稿された時点では、最新バージョンのOSでは動きませんでした。なのでOSバージョンを「JetPack 4.5.1」にダウングレードして実行しました。
※2 OSをインストールした後アップグレードをしないでください。

準備

Swapを作成します。ここでは6GB分のスワップを作成します。

$ sudo systemctl disable nvzramconfig
$ sudo fallocate -l 6G /mnt/6GB.swap
$ sudo mkswap /mnt/6GB.swap
$ sudo swapon /mnt/6GB.swap

まずscripts/configure_jetson.sh を実行し、電源モードとその他のパラメータを構築します。以下のコマンドを実行します。

GitHubから必要なファイルをクローンします。

GitHub - NVIDIA-AI-IOT/jetbot: An educational AI robot based on NVIDIA Jetson Nano.
An educational AI robot based on NVIDIA Jetson Nano. - GitHub - NVIDIA-AI-IOT/jetbot: An educational AI robot based on NVIDIA Jetson Nano.
$ sudo git clone https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/jetbot.git

クローンしたら以下のコマンドを実行します。

$ cd jetbot
$ ./scripts/configure_jetson.sh

docker/configure.shを実行し、Docker関連の環境を設定します。以下のコマンドを実行します。

$ cd docker

configure.shを編集します。これをしないと進むことができないので必ず変更してください。

$ sudo nano configure.sh
if [[ $L4T_VERSION = "32.4.3" ]]
then
        JETBOT_BASE_IMAGE=nvcr.io/nvidia/l4t-pytorch:r32.4.3-pth1.6-py3
elif [[ "$L4T_VERSION" == "32.4.4" ]]
then
        JETBOT_BASE_IMAGE=nvcr.io/nvidia/l4t-pytorch:r32.4.4-pth1.6-py3
elif [[ "$L4T_VERSION" == "32.5.1" ]]
then
        export L4T_VERSION="32.5.0"
        JETBOT_BASE_IMAGE=nvcr.io/nvidia/l4t-pytorch:r32.5.0-pth1.6-py3
else
        echo "JETBOT_BASE_IMAGE not found for ${L4T_VERSION}.  Please manually set the JETBOT_BASE_IMAGE environment variable. (ie: export JETBOT_BASE_IMAGE=...)"
fi

以下のコマンドを実行して確認します。

$ source configure.sh

最後にCUDA関連のコンテナを構築します。以下のコマンドを実行します。

$ ./set_nvidia_runtime.sh

Jupyterコンテナのメモリを制限します。

$ export JETBOT_JUPYTER_MEMORY=500m
$ export JETBOT_JUPYTER_MEMORY_SWAP=3G

コンテナを有効にする

以下のコマンドを実行してDockerを起動し、コンテナを有効化します。

ネットワーク状態次第では、時間がかかる場合があります。

$ sudo systemctl enable docker
$ ./enable.sh $HOME

Jupyter Lab にアクセスする

Jupyter Lab にアクセスするには、「http://[ロボットのIPアドレス]:8888」をブラウザに入力してアクセスします。
パスワードは「jetbot」です。

ログインができたら以下の画像みたいなものが表示されます。

まとめ

今回はJetson Nano にDocker を導入し、Jupyter Labにアクセスできるようにしました。これで簡単にJupyter Lab を構築できるようになりました。

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