Creando una imagen simple de Docker para Ciencia de Datos

Imagen Docker sencilla para Ciencia de Datos

 

¿Por qué Docker para Ciencia de Datos?

 

Como científico de datos, tener un entorno estandarizado y portátil para análisis y modelado es crucial. Docker proporciona una excelente manera de crear entornos de ciencia de datos reutilizables y compartibles. En este artículo, te guiaremos a través de los pasos para configurar un entorno básico de ciencia de datos utilizando Docker.

¿Por qué consideraríamos usar Docker? Docker permite a los científicos de datos crear entornos aislados y reproducibles para su trabajo. Algunas ventajas clave de usar Docker incluyen:

  • Consistencia – El mismo entorno se puede replicar en diferentes máquinas. No más problemas de “funciona en mi máquina”.
  • Portabilidad – Los entornos de Docker se pueden compartir y desplegar fácilmente en múltiples plataformas.
  • Aislamiento – Los contenedores aíslan las dependencias y bibliotecas necesarias para diferentes proyectos. ¡No más conflictos!
  • Escalabilidad – Es fácil escalar una aplicación construida dentro de Docker mediante la creación de más contenedores.
  • Colaboración – Docker permite la colaboración al permitir que los equipos compartan entornos de desarrollo.

 

Paso 1: Crear un Dockerfile

 

El punto de partida para cualquier entorno de Docker es el Dockerfile. Este archivo de texto contiene instrucciones para construir la imagen de Docker.

Creemos un Dockerfile básico para un entorno de ciencia de datos en Python y guárdalo como ‘Dockerfile’ sin extensión.

# Usar la imagen oficial de Python
FROM python:3.9-slim-buster

# Establecer variable de entorno
ENV PYTHONUNBUFFERED 1

# Instalar bibliotecas de Python 
RUN pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn jupyter

# Ejecutar Jupyter por defecto
CMD ["jupyter", "lab", "--ip='0.0.0.0'", "--allow-root"]

 

Este Dockerfile utiliza la imagen oficial de Python e instala algunas bibliotecas populares de ciencia de datos sobre ella. La última línea define el comando predeterminado para ejecutar Jupyter Lab cuando se inicia un contenedor.

 

Paso 2: Construir la Imagen de Docker

 

Ahora podemos construir la imagen utilizando el comando docker build:

docker build -t ds-python .

 

Esto creará una imagen etiquetada como ds-python basada en nuestro Dockerfile.

La construcción de la imagen puede llevar unos minutos, ya que se instalan todas las dependencias. Una vez completada, podemos ver nuestras imágenes locales de Docker utilizando docker images.

 

Paso 3: Ejecutar un Contenedor

 

Con la imagen construida, ahora podemos lanzar un contenedor:

docker run -p 8888:8888 ds-python

 

Esto iniciará una instancia de Jupyter Lab y mapeará el puerto 8888 del host al 8888 del contenedor.

Ahora podemos navegar a localhost:8888 en un navegador para acceder a Jupyter y comenzar a ejecutar notebooks.

 

Paso 4: Compartir y Desplegar la Imagen

 

Un beneficio clave de Docker es la capacidad de compartir y desplegar imágenes en diferentes entornos.

Para guardar una imagen en un archivo tar, ejecuta:

docker save -o ds-python.tar ds-python

 

Este archivo tar se puede cargar en cualquier otro sistema con Docker instalado mediante:

docker load -i ds-python.tar

 

También podemos enviar imágenes a un registro de Docker, como Docker Hub, para compartirlas públicamente o de forma privada dentro de una organización.

Para enviar la imagen a Docker Hub:

  1. Crea una cuenta de Docker Hub si aún no tienes una
  2. Inicia sesión en Docker Hub desde la línea de comandos usando docker login
  3. Etiqueta la imagen con tu nombre de usuario de Docker Hub: docker tag ds-python yourusername/ds-python
  4. Envía la imagen: docker push yourusername/ds-python

La imagen ds-python ahora se encuentra alojada en Docker Hub. Otros usuarios pueden descargar la imagen ejecutando:

docker pull tuusuario/ds-python

 

Para repositorios privados, puedes crear una organización y agregar usuarios. Esto te permite compartir imágenes de Docker de forma segura dentro de equipos.

 

Paso 5: Cargar y ejecutar la imagen

 

Para cargar y ejecutar la imagen de Docker en otro sistema:

  1. Copia el archivo ds-python.tar al nuevo sistema
  2. Carga la imagen utilizando docker load -i ds-python.tar
  3. Inicia un contenedor utilizando docker run -p 8888:8888 ds-python
  4. Accede a Jupyter Lab en localhost:8888

¡Eso es todo! La imagen ds-python ahora está lista para usar en el nuevo sistema.

 

Reflexiones finales

 

Esto te brinda una breve introducción sobre cómo configurar un entorno de ciencia de datos reproducible con Docker. Algunas prácticas recomendadas adicionales a considerar son:

  • Utilizar imágenes base más pequeñas como Python slim para optimizar el tamaño de la imagen
  • Aprovechar los volúmenes de Docker para la persistencia y el intercambio de datos
  • Seguir principios de seguridad como evitar ejecutar contenedores como root
  • Utilizar Docker Compose para definir y ejecutar aplicaciones con múltiples contenedores

Espero que encuentres útil esta introducción. Docker permite muchas posibilidades para agilizar y escalar flujos de trabajo de ciencia de datos.

    Matthew Mayo (@mattmayo13) es un científico de datos y el Editor en Jefe de VoAGI, el recurso en línea seminal de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático. Sus intereses se centran en el procesamiento del lenguaje natural, el diseño y optimización de algoritmos, el aprendizaje no supervisado, las redes neuronales y los enfoques automatizados para el aprendizaje automático. Matthew tiene una maestría en ciencias de la computación y un diploma de posgrado en minería de datos. Puedes contactarlo en editor1 en VoAGI[punto]com.  

We will continue to update Zepes; if you have any questions or suggestions, please contact us!

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