【Dockerコンテナ徹底解説】～インストールからDocker対応AIツールまで

Dockerコンテナとは？

• 通常、あるツールやアプリを動かすには「OSの設定・依存ライブラリ・Python・CUDAのバージョン」などを合わせる必要がありますが、Dockerは「仮想のPC（コンテナ）」を素早く・軽く・安全に作れる仕組みです。
• 通常なら手動で行う面倒な環境構築（Python・PyTorch・依存ライブラリの準備）を、“レシピ”のようなDockerイメージにまとめておく事が出来ます。
• Dockerコンテナは「必要な環境をまるごとパッケージした、持ち運びできるミニPC」みたいなものです。

環境構築に必要なもの

GPUドライバ PC側にNVIDIAドライバ（CUDA対応）が入っていること（Windows/Linux）
Docker + GPU拡張 Docker Desktop + NVIDIA Container Toolkit（自動で入ることが多い）

Docker（OSレベルの仮想環境）

おすすめな人

• CUDAやPyTorchなど「環境構築がめんどうなツール」を一発で使いたい
• 同じツールを複数人で使う（再現性が大事）
• WSLやLinuxにも触れたい・慣れてきた中級者以上

メリット

• PythonやCUDA、OSのバージョンまで一括で管理できる
• 環境の使い回しや再現性が非常に高い（チームでも共有しやすい）
• トラブルが起きても、コンテナを削除してすぐやり直せる
• GPUも活用できる（条件はあるけど）

デメリット

• 初回はちょっと学習コストがある
• Docker Desktopはリソースを少し使う（特にWindows）

Step 0：Dockerって何が便利なの？

まずざっくり理解だけ！

複雑な環境（Python + CUDA + ライブラリ）を1コマンドで用意できる
自分のPCを汚さずに、仮想的な「使い捨ての実験環境」が作れる
他人と「同じ環境」で共有できる（再現性が高い）

Step 1：Docker Desktopをインストール（GUIで操作OK）

 公式サイトから自分のOSに合ったDockerをダウンロード：Docker公式サイト

 Windowsの人：WSL（Linux仮想環境）が自動で導入されることが多いです
 Macの人：Apple Silicon/M1の場合はそれに対応したバージョンを選ぶ

インストール後、Docker Desktopを起動しておきましょう！

Step 2：コマンドを打たずに「Hello, Docker!」

Dockerはコマンド操作が基本ですが、まずはGUIで使ってみましょう！

1. Docker Desktopを開く
2. 上部メニューの「Containers / Apps」で右上の「+ Add Container」をクリック
3. 「hello-world」と入力して作成！

これだけで、「Hello from Docker!」というメッセージが出る小さなコンテナが立ち上がります。

Step 3：AI関連ツールの体験（Real-ESRGANやGFPGANなど）

次に、実用的なツールを触ってみたい場合は、GitHub上でDocker対応済みのものを使うのが近道！

例： Real-ESRGANのDocker版

docker run --gpus all -v ${PWD}:/workspace real-esrgan

…といった形ですが、最初は「GUIで使えるDockerツール」や「Colabで試せる代替手段」もおすすめです。

Step 4：（余裕が出たら）Dockerの基本コマンドを学ぶ

最初は下記3つだけ覚えればOK

最も簡単な始め方セット

• Docker Desktopをインストール＆起動
• 「hello-world」で動作確認（GUIでもOK）
• 公式やGitHubにあるDocker対応AIツールを試す
• 少しずつコマンドや概念を覚える

Dockerはとても便利ですが、以下のような新しい用語や考え方を理解する必要があります

よくある「つまづきポイント」

• docker run したらエラーが出る…原因がよくわからない
• GPUが認識されない（CUDA周りの設定が必要）
• コンテナ内でファイル編集しにくい（ホストとの連携が面倒）
• イメージが重い（数GB）ので、最初のダウンロードに時間がかかる

でも一度慣れると…

• 複雑な環境も一発で再現可能
• 誰でも同じ環境で動作確認できる
• 「環境構築でつまずく」ことが激減する

最初のうちは「GUIでDockerを扱えるツール」や「用意されたDocker環境を使う」ことから始めると、かなり楽になります！

• Docker Desktop（GUI）
• Hugging Face や GitHub上で公開されてる Docker対応済みプロジェクト
• ノーコードでDockerを触れるツール（例：Portainerなど）

 自分のPC（ローカル）に、Docker本体をインストールし、その上でコンテナを動かす
 インターネット上（オンライン）から、コンテナのレシピ（イメージ）を取得するだけ。
実際の処理や実行はローカルで行う

1. Docker自体はローカルで動作

Dockerをインストールすると、あなたのPCの中に「仮想空間（コンテナ）」を作れるようになります。

たとえば：

docker run myapp-image

このコマンドは「自分のPC上」で myapp-image を実行しています。

2. オンラインは「素材を拾いに行く場所」

• 実行に必要なDockerイメージ（設計図みたいなもの）は、
  • DockerHub やGitHub
  に公開されてるので、それをインターネット経由でダウンロードします。

※ただし、それは最初の一度きり。その後はローカルでずっと使えます。

たとえるなら…
Docker = 料理できる自分のキッチン（ローカル）
Dockerイメージ = レシピ（ネットで拾ってくる）
実際の調理 = 自分のPCの中でやる

GUIとの関係は？

• Docker自体は **CLIベース（コマンドライン操作）**です。
• ただし、Dockerで立ち上げたアプリがWeb UIを持つように作られていれば、ブラウザで操作することも可能。
• たとえば「InvokeAI」や「AUTOMATIC1111版のStable Diffusion」などは、DockerでもGUIが使えます。

Dockerが使えるツールはたくさんあります！
とくに AI画像処理系のツールやライブラリは、最近ほとんどがDocker対応しています。

Docker対応の人気ツール

「Dockerが使えるか？」の調べ方

各ツールの GitHub ページを見て、READMEなどにこういう記載があればOKです 

## Docker
docker build -t mytool .
docker run -it --gpus all mytool

あるいは Dockerfile や docker-compose.yml というファイルがあれば、高確率で対応しています。

なぜみんなDockerで配布するの？

AI系のツールって、以下のように環境構築が面倒なものが多いですよね

• Pythonバージョンの違い
• CUDAのバージョン依存
• ライブラリの競合（PyTorch, OpenCVなど）

そこで Dockerを使えば、そのツール専用の環境をまるごと用意できるので、
「環境構築しなくても、誰でも同じように動かせる！」というメリットがあります。

Docker対応AIツールはこれからのスタンダード

環境構築不要で「誰でも同じように」使える
Docker対応のツールはどんどん増えている
CUDAバージョンの制約もコンテナ内で解決できる

OSまるごと仮想化（コンテナ or 仮想マシン）：Docker類似ツール

Sakasa AI

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