Supprimer docker-images-datalab/activetigger/Dockerfile.aguyot
suppression fichier inutile
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1bb7591c5c
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@ -1,111 +0,0 @@
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FROM ubuntu:22.04
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ARG DEBIAN_FRONTEND=noninteractive
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COPY requirements.r /requirements.r
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COPY requirementspython.txt /requirementspython.txt
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# Installation python
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RUN apt-get update && apt-get install -y \
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python3.10 \
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python3.10-distutils \
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python3.10-venv \
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python3-pip \
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r-base \
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wget \
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&& apt-get clean
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# Installation R + shiny server
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RUN apt-get update && \
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apt-get install -y r-base
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RUN R -e "install.packages('shiny', repos='https://cran.rstudio.com/')"
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# Install gdebi-core and shiny-server
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RUN apt-get update
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RUN apt-get install -y gdebi-core
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RUN wget https://download3.rstudio.org/ubuntu-18.04/x86_64/shiny-server-1.5.21.1012-amd64.deb
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RUN gdebi --non-interactive shiny-server-1.5.21.1012-amd64.deb
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## Packages package R (à installer depuis l'exécutable R employé par shiny server)
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RUN Rscript /requirements.r
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## Environnement python | a vérifier dans requirementspython.txt l'installation des cu118 se fais de cette manière
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# Install Miniconda
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RUN wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh && \
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bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b -p /opt/conda && \
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rm Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
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# Add Conda binaries to PATH
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ENV PATH="/opt/conda/bin:${PATH}"
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# Create a Conda environment and activate it
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RUN conda create -n tigger python==3.10 && \
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echo "conda activate tigger" >> ~/.bashrc
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# Mise à jour et installation des dépendances système
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RUN rm -rf /var/lib/apt/lists/*
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RUN pip3 install --no-cache-dir \
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torch torchvision torchaudio \
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-f https://download.pytorch.org/whl/cu118/torch_stable.html
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RUN apt-get update && apt-get install -y curl build-essential
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RUN pip3 install --no-cache-dir six
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# Install Rust using rustup
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RUN curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh -s -- -y
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# Add Cargo's bin directory to the PATH environment variable
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ENV PATH="/root/.cargo/bin:${PATH}"
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RUN pip3 install --no-cache-dir --upgrade setuptools
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# Autres installations de bibliothèques Python
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RUN pip3 install argparse
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RUN pip3 install datasets
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RUN pip3 install fasttext
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RUN pip3 install numpy
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RUN pip3 install pandas
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RUN pip3 install pyarrow
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RUN pip3 install scikit-learn
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RUN pip3 install sentence-transformers
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RUN pip3 install transformers
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RUN pip3 install typing-inspect==0.8.0
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RUN pip3 install typing-extensions==4.6.1
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RUN pip3 install spacy
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# Mettre en place des configurations supplémentaires si nécessaire
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# Commande par défaut à exécuter lorsque le conteneur démarre
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CMD ["/bin/bash"]
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## Téléchargement des modèles spacy et fasttext
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### Français
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WORKDIR ~
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RUN python -m spacy download fr_core_news_sm
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RUN wget https://dl.fbaipublicfiles.com/fasttext/vectors-crawl/cc.fr.300.bin.gz \
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&& gunzip cc.fr.300.bin.gz
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# A chaque création d'instance
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## Clone git pour créer la nouvelle instance (remplacer "tigger-name" par le nom que prendra l'instance, ie https://analytics.huma-num.fr/Prenom.Nom/tigger-name/)
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RUN mkdir -p ~/zPublish/shiny/tigger-name
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COPY activetigger/ ~/zPublish/shiny/tigger-name
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## Dans l'application
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## Tout en haut à gauche, bouton "+" pour "create project". Puis dans les champs :
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## - data directory: moi j'utilise toujours ~/tagging/domaine (genre ~/tagging/radio ou ~/tagging/journaux), mais c'est à toi de voir où tu veux que les données et tags soient stockées sur ton serveur
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## - je conseille de cocher toutes les cases : python, spacy, fasttext, sbert, gpu
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## - python : "~/conda/envs/tigger/bin/python"
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## - fasttext : "~/cc.fr.300.bin" (càd qu'il faut donner le chemin du modèle sur ton serveur, pas juste le nom)
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## - spacy et SBERT : garder les valeurs par défaut pour la langue choisie
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