今回の記事では、Kaggle Notebook をローカル環境で構築する手順と作成方法を解説します。
実現すること
- kaggle API を使用可能に（notebook やデータセットのダウンロードなど）
- 起動後すぐに Jupyter を使用可能
- ローカルとコンテナ間で
/workingディレクトリを同期
目次
ディレクトリ構成
kaggle/
├── Dockerfile
├── docker-compose.yml
├── kaggle.json # Kaggle API Key（手動で配置）
├── requirements.txt # 必要なパッケージを記載
├── working/ # Kaggleプロジェクト作業ディレクトリ
└── input/ # コンペデータ配置用（自動でコンテナ内にマウント）手順
1. ディレクトリを作成
mkdir kaggle
cd kaggle
touch Dockerfile docker-compose.yml
mkdir working input2. kaggle API Key を取得
Kaggle サイトにアクセスして、API Key を取得してください。.jsonファイルがダウンロードされるので、名前をkaggle.jsonに変更して、kaggleディレクトリに配置してください。
3. requirements.txt を作成
必要なパッケージを記載してください。
numpy
pandas
matplotlib
scikit-learn
seaborn4. Dockerfile を作成
FROM gcr.io/kaggle-gpu-images/python:latest
# Kaggle CLI用APIキーを配置
COPY kaggle.json /root/.kaggle/kaggle.json
RUN chmod 600 /root/.kaggle/kaggle.json
# requirements.txt のコピーとインストール
COPY requirements.txt /kaggle/requirements.txt
RUN pip install --no-cache-dir -r /kaggle/requirements.txt
# Jupyter用のカーネルをインストール
RUN pip install ipykernel
RUN python -m ipykernel install --user --name kaggle-env --display-name "Python (Kaggle)"
# デフォルトディレクトリの作成
RUN mkdir -p /kaggle/input /kaggle/working
# 作業ディレクトリを設定（docker exec -it kaggle bash をした際に、このディレクトリが開かれる）
WORKDIR /kaggle/working
# Jupyterを起動できるようにポートを空けておく
EXPOSE 8888
# 起動時にJupyterを自動起動
CMD ["jupyter", "lab", "--ip=0.0.0.0", "--port=8888", "--allow-root", "--NotebookApp.token=''", "--NotebookApp.password=''"]5. docker-compose.yml を作成
version: "3.9"
services:
kaggle:
platform: linux/amd64 # Apple Siliconで起動する際に必要
build: .
container_name: kaggle
ports:
- "8888:8888"
volumes:
- ./working:/kaggle/working
- ./input:/kaggle/input
tty: true
stdin_open: true6. コンテナを起動
ここで注意が必要です。
最初に Docker デスクトップを起動し、歯車アイコンをクリック。Resourcesタブをクリックし、Virtual Machinesの値を変更してください。
僕の場合、136 にしました。参考までに。
docker compose up -dコマンドが終了するまで、結構時間がかかりますので、気長に待ちましょう。
7. コンテナに接続
docker exec -it kaggle bash
jupyter notebook --ip=0.0.0.0 --port=8888 --allow-root --NotebookApp.token=''
# --ip=0.0.0.0 : すべてのIPからのアクセスを許可
# --port=8888 : ポート番号を指定
# --allow-root : ルートユーザーでの起動を許可（Dockerでは必要）
# --NotebookApp.token='' : 認証トークンなしでアクセス可（セキュリティ注意）/kaggle/workingディレクトリが開かれます。こちらで、jupyter notebook を作成することができます！
Kaggle API のコマンド
以下に、Kaggle API のコマンドをまとめました。
詳しい情報は公式ドキュメントを参照してください。
コンペデータのダウンロード
kaggle competitions download -c <コンペ名> -p <保存先パス>
kaggle competitions download -c titanic -p /kaggle/input/titanic
unzip ファイル名.zip -d 解凍先パスコンペに提出
kaggle competitions submit -c <コンペ名> -f <提出ファイル> -m "<コメント>"
kaggle competitions submit -c titanic -f submission.csv -m "1st submission"提出履歴
kaggle competitions submissions -c <コンペ名>ノートブックの取得コマンド
kaggle kernels pull <username>/<notebook-name>まとめ
Kaggle Notebook をローカル環境で構築する手順と作成方法を解説しました。
こちらのプロジェクトで実現できることは、
- kaggle API を使用可能に（notebook やデータセットのダウンロードなど）
- 起動後すぐに Jupyter を使用可能
- ローカルとコンテナ間で
/workingディレクトリを同期
です。
参考になれば幸いです。
