AWS FinchでAmazon LinuxのJupyterLab環境を作ってみた。Lambdaレイヤー作成用にも使える!

はじめに

FinchでJupyterLab環境作ります。
さらにLambdaレイヤー作成用にも使ってみます。

開発環境

  • MacBookPro 2018

Amazon LinuxのJupyterLab環境を作成

1.Finch-v0.1.0-x86_64.pkgをインストール

2.finchを初期化

$ finch vm init

3.2回目からはstartを使用

$ finch vm start

4.サンプルのhello-finchを実行
$ finch run –rm public.ecr.aws/finch/hello-finch

5.アーキテクチャの確認
$ uname -sm

6.linux/amd64を指定して実行

$ finch run –rm –platform=linux/amd64 public.ecr.aws/amazonlinux/amazonlinux uname -sm

7.–rmを省いて実行

$ finch run –platform=linux/amd64 public.ecr.aws/amazonlinux/amazonlinux uname -sm

8.プロセスの確認
$ finch ps -a

9.コンテナの削除
$ finch rm a4f675b9f4ff

10.イメージの確認
$ finch images

11.イメージの削除
$ finch rmi public.ecr.aws/finch/hello-finch

$ finch images

12.httpdを実行
$ finch run -d -p 8080:80 httpd

image.png

13.プロセスの確認
$ finch ps

14.コンテナを停止
$ finch stop 5cdd48166b71

15.pythonのバージョン確認
$ finch run –platform=linux/amd64 public.ecr.aws/amazonlinux/amazonlinux python –version

16.下記の構成でDockerfileを作成

17.Dockerfileの中身

18.docker-compose.ymlの中身

19.composeする
$ cd finch-python/
$ finch compose up -d –build

20.コンテナの確認
$ finch container ls

21.JupyterLabが起動していることを確認
image.png

Lambdaレイヤーの設定に使ってみる

1.コンテナの中に入り/bin/bashを起動、yumを入れようとして断念

2.finch execを用いてコンテナ上でpython3を実行
$ finch exec -it finch-python_python_1 python3

3.finch execを用いてコンテナ上でbashを起動、pythonフォルダにrequestsをpip install
$ finch exec -it finch-python_python_1 bash

4.Lambda関数を作成

image.png

5.先ほど作成したpythonフォルダをzip化して、Lambda Layersに登録。ローカルからアップロードできてうれしい!

image.png

7.Lambda関数を実行

image.png

8.プロセスの確認
$ finch ps

9.コンテナを停止
$ finch stop 49463efb8c15

$ finch container ls

10.finchを停止
$ finch vm stop

お疲れ様でした

参考文献

この記事を書いた人

aws-recipe-user