Executando Jupyter Lab com Docker e Docker Compose

Introdução

Atualmente temos opções online para o Jupyter Notebook/Lab como Google Colab, Kaggle, SageMaker e etc., mas ainda é comum precisarmos executar esta aplicação em nossa máquina local. Em um setup inicial, é necessário preparar todo o ambiente antes de começar a trabalhar e caso utilize um notebook compartilhado, podemos ter problemas de compatibilidade de pacotes ou versões.

O Docker fornece um ambiente isolado e que pode ser compartilhado por diferentes máquinas sem necessidade de dependências externas, podendo ajudar no setup de ambiente do Jupyter Lab.

Preparação

Para seguir os passos apresentados neste artigo, é necessário ter instalado em sua máquina o Docker e Docker Compose, o tutorial de cada um pode ser encontrado em seus respectivos sites.

https://docs.docker.com/engine/install/ubuntu/
https://docs.docker.com/compose/install/

Caso esteja utilizando o Windows, é recomendável instalá-los via WSL2. Recomendo seguir os passos informados no repositório abaixo:

https://github.com/codeedu/wsl2-docker-quickstart

Criação da imagem Docker

Após a instalação das ferramentas, o primeiro passo necessário é criar um imagem do Docker para o Jupyter Lab. Neste artigo não será abordado com detalhes a utilização do Docker, mas é recomendado estudá-lo posteriormente.

É comum termos imagens já prontas, criadas e disponibilizadas por outros desenvolvedores, com o Jupyter não é diferente, o projeto Docker Stacks disponibiliza diferentes imagens com determinado setup inicial.

Para este artigo será utilizado uma imagem específica para Data Science com Python chamada jupyter/scipy-notebook que já vem pré-instalado diversos pacotes comuns como numpy, pandas, scikit-learn. Caso você deseja começar do zero a instalação, então é recomendado utilizar a jupyter/minimal-notebook. Abaixo tem o link com todas as imagens disponíveis:

https://jupyter-docker-stacks.readthedocs.io/en/latest/using/selecting.html

Com a imagem definida, podemos começar criando nosso Dockerfile informando o seguinte código:

FROM jupyter/scipy-notebook

Por enquanto é só isso mesmo, como dito antes esta imagem já possui as bibliotecas tradicionais já instaladas, e assim não é necessário realizar algum comando inicial, caso você queira instalar alguma biblioteca adicional, basta executar o pip conforme abaixo:

FROM jupyter/scipy-notebook
RUN pip install requests feature_engine

Executando a imagem com Docker

Após a criação do arquivo, é necessário "buildar" a imagem para o Docker utilizá-la quando for necessário:

docker build -t jupyter_lab .

Para a imagem pode ser qualquer nome desejado, como jupyter_lab, certifique-se de executar o comando no diretório do Dockerfile. Por fim, crie um container com a nova imagem:

docker run -p 8888:8888 -v $(pwd):/home/jovyan/work -e JUPYTER_ENABLE_LAB=yes jupyter_lab

Alguns comentários a respeito deste comando:

• O argumento em -v informa o volume do container, é importante informá-lo para que os notebooks criados não sejam perdidos caso o container seja removido. Este comando permite o Docker compartilhar o volume com o diretório atual, assim tudo que for criado dentro ou fora do Docker estará disponível em sua máquina.
• Esta variável de ambiente com o valor yes diz que queremos usar o Jupyter Lab ao invés do Jupyter Notebook.

Após executá-lo você irá observar no seu terminal o Jupyter sendo executado e disponibilizando a url para você acessá-lo. Desta forma atual, o Jupyter já está funcionando normalmente, mas optei por trazer um conteúdo adicional caso tenha interesse.

Executando a imagem com Docker Compose

Basicamente o Docker Compose é uma ferramenta para definir e executar múltiplos containers. Para este artigo, sua utilidade mais importante é que possível definir no próprio código o volume, porta, variáveis de ambiente do seu container, ao invés de passar por linha de código conforme mostrado anteriormente.

Crie um arquivo docker-compose.yml no diretório atual e insira os seguintes comandos:

version: "3"

services: 
  jupyter_lab:
    container_name: jupyter_lab
    build: .
    ports: 
      - "8888:8888"
    environment: 
      - JUPYTER_ENABLE_LAB=yes
    volumes: 
      - .:/home/jovyan/work

Basicamente pegamos o comando passado por linha de comando para o Docker e trouxemos para um arquivo .yml. Assim, facilitando a fácil reusabilidade do container. Agora só é necessário executar os comandos:

docker-compose build

docker-compose up

Este primeiro comando de build só é necessário na primeira vez que você executar, após isto basta informar o up ou o down para parar o container. Com o Docker Compose fica mais produtivo executar seu Jupyter Lab mais rapidamente.

Apenas algumas considerações finais:

• Para executar o comando docker-compose você precisa estar no diretório onde se encontra o arquivo.
• Neste artigo utilizamos como o volume o diretório atual, caso você precise acessar um notebook em outra pasta, o Jupyter não irá encontrá-lo. Para isso seria interessante informar um caminho que agregue todos os seus notebooks no volume.
• Por curiosidade: jovyan é o nome de usuário padrão, usado para descrever os membros da comunidade.

Palavras Finais

Muito obrigado pela sua atenção! Este foi meu primeiro artigo então com certeza tem muita coisa para melhorar, então se possível pode deixar seu feedback ou alguma dúvida :).
Repositório deste artigo:
https://github.com/llucasreis/docker_jupyterlab