Docker

概要 TEI PublisherのDocker版を試していたところ、docker版のcantaloupeが使用されていたので、それを単体で使用できるリポジトリを作成しました。 https://github.com/nakamura196/docker_cantaloupe 使用方法は上記リポジトリのREADMEに記載しております。 以下のDocker imageを使用しています。 https://hub.docker.com/r/islandora/cantaloupe 参考：Cantaloupeで配信可能な画像 以下のページで説明されています。 https://cantaloupe-project.github.io/manual/5.0/images.html 高解像度の画像については、JPEG2000またはTIFFのPyramidal Tiledが推奨されています。 一方、解像度が比較的小さい画像の場合は、JPEGやPNGファイルをそのまま配信できるようでした。 http://localhost:8182/iiif/2/baby_role_towel_utsubuse.png/200,200,200,200/full/0/default.jpg （いらすやの画像を使用しています。） iiifというフォルダに画像を格納するだけで、IIIF Image APIの挙動を確認することができます。 まとめ CantaloupeやIIIF Image APIの挙動の確認にあたり、参考になりましたら幸いです。

ローカル開発環境構築ツールの一つであるLandoを使用してDrupalやOmekaのモジュール開発を行っていた際、以下のエラーが生じることがありました。 l U U h L I h I h L E █ █ █ █ ╚ A H I O E a p s t a f t f t e R █ █ █ █ █ ╚ n e f r R n d e t n t t t R ╗ ║ ║ ║ █ ═ r ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ R d a p d y p y p ' O █ ═ e e t p O o t t s o o s o s s R █ ═ r T T T h h h o S G R i h : u : u : █ ═ r a r r r o t t s l i s n e / i / / g = █ █ █ █ █ ═ o r y y y s t t t a t = t g / s l / w e = █ █ █ █ ╔ ╝ r e e p p c H = a l g i g d t > ╗ ║ ║ ║ ╝ r r c s s y k u > r h i i F k i u o █ █ █ █ █ ╚ o a u e h f : : o b t e n t R e t l c t c █ █ █ █ █ ═ c n s e a / u - c l k h E h d s h o ╗ ║ █ ╔ ║ ╝ c f n t c i / r - o _ p u E L u . i n █ ═ u e i a k l d d h n , s b b a b l l s n █ ═ r w n r i o o i t h n _ e . a n . i a e █ █ █ █ █ ╚ r g t n t c c s t t e u l c n d c k n p c █ █ █ █ █ ═ e t i g h s s s p t c s o o d o o e d a t ╗ ║ ║ ║ ║ ╝ d h l n e . . u s p t _ w m m o r i a g t n l l e : s _ , p / O t / t . t E w n n h a a / : E _ r t l P h s o d y N h g d i e c n n t / / N ` o o a E e p e O i s o n o d d o l / O v n N n o c v s E █ █ █ ╚ l l n o o a g E i g d n u / t N █ █ █ █ █ ╚ e y r d o s . . S u i N d e o S h s s c a T █ ╔ ║ ║ █ ═ o e e g u d d l n t T e t / O e o t o r █ ═ █ ═ s u b b s l e e a c h l U l r o n t █ ═ █ ═ t u u t v c h u t t a R p s m f e v █ ═ █ ═ a c i g w / / k p b v h h n C / i i d a █ █ █ █ █ ═ r a l i t h h a . a e e d E u l z g ! r ╗ █ █ █ ╔ ╝ t n d m t h e e o s c r o s a e / / ╗ ║ ║ ╝ i o h e l l r s o / b l / s n r S r █ █ █ █ █ ╚ n t d p p . m r e a r o s d t e t u █ █ █ █ █ ═ g r e l t / / G c u s t e f p o h l a n ╗ ║ █ ╔ ║ ╝ y a r l u i l n t e l t e e e r / █ ═ u l n o o p t m a / s e w n a t d █ ═ p t a d u g d H / n d s t a a d b s i o █ █ █ █ █ ╚ o n o b s a u d d o u s r e e n c █ █ █ █ █ ═ y d l . t b e o c p a e e m h s g k ╗ ║ ║ ║ ║ ╝ o g o l e h i v / k p n s o a . e █ █ █ ╚ █ ╚ u e o s t n w l e o d / t r v h a r █ █ █ ═ █ ═ r t r g h m g i a r r t h e i t p . ╗ ║ ║ ╝ ╗ ╝ e s o l . t n . t g a a o m p s a b s o h h d s _ r g t t r l o p a t t t l o o _ , a e / i m c p c a i m a / c _ n a v r m o y k ! k r n l n i k ` d t 3 e e f - t g d s e . l l i o s s s 2 i m t a n m u a t 0 e a h n t a e v . s k i d o t s e 8 i s o e / _ s o n - a r n _ , n g m a i e _ u , e p g a w ` s c s p o l / o u s . o s c t n p a . d : h o t d g . o n r a e s o s i t t s b i t a e o u n h t f t g e e i n : t o a i n n c m s d h e e f s c r u k o p m p o o u d r t e t : v i e n l g o p i e t r s b y l i c k o e n t y r o i u b ! u t i n g a t t h e l i n k b e l o w 本件について、以下のIssueで言及されていました。 ...

概要 AWS SAMを使ってsam local invokeを試した際、以下のメッセージが表示されました。 E r r o r : R u n n i n g A W S S A M p r o j e c t s l o c a l l y r e q u i r e s D o c k e r . H a v e y o u g o t i t i n s t a l l e d a n d r u n n i n g ? 環境はMacで、Dockerも動作していました。 ...

概要 NDLが公開したNDLOCRアプリケーションについて、GCP（Google Cloud Platform）の仮想マシンを用いて実行してみましたので、その備忘録です。本アプリケーションの詳細については、以下のリポジトリをご確認ください。 https://github.com/ndl-lab/ndlocr_cli VMインスタンスの作成 GCPのCompute Engineにアクセスして、画面上部の「インスタンスを作成」ボタンをクリックします。 「マシンの構成」の「マシンファミリー」について、「GPU」を選択します。そして「GPUのタイプ」において、今回は最も安価な「NVIDIA T4」を選択します。「GPUの数」は1に設定しました。 「シリーズ」については、「n1-standard-2」を選択します。 「n1-standard-1」では、以下のようにMemoryErrorが発生してしまいました。 次に、「ブートディスク」において、「イメージの切り替え」を選択します。そして推奨された「Deep Learning on Linux」を選択します。 この時の注意点として、「サイズ」をデフォルトの50GBから、100GBに変更しました。50GBの場合、no space leftが発生しました。 以下は、環境構築が済んだ後の情報ですが、40GB強が使用済みとなるため、余裕を持った「サイズ」にしておくことをお勧めします。 u F u t / t t t / t _ i d m d m m m d m n l e p e p p p e p a e v f v f f f v f k s s / s s s / s a y s s m s d d u t a a r e 1 1 a m 5 _ s a t o r u S 7 1 4 7 5 7 1 1 @ i . . 9 . . . 2 . i z 4 5 2 4 0 4 4 5 n e G G G G M G M G s t a U 8 5 n s . 4 . c e 4 1 7 e d 0 M G 0 0 0 M 0 - 4 A : v 7 1 4 7 5 7 1 1 ~ a . . 3 . . . 1 . $ i 4 5 2 4 0 4 9 5 l G G G G M G M G d f U s - e 0 1 9 0 0 0 5 0 h % % % % % % % % % M / / / / / / / d r d r s b r u e u e u y o u n v n v n s n t / / t e s l f u d h o s e s m c / f e o k c i r n g / r 1 o 0 u 0 p 1 その後、画面下部の「作成」ボタンを押してVMインスタンスの作成を完了します。 ...

概要 AWS LambdaとDockerとpyvipsを用いて、S3に格納された画像から、Pyramid Tiled Tiffファイルを作成するイメージを作成しました。 Amazon ECR Public Galleryは以下です。 https://gallery.ecr.aws/nakamura196/lambda-docker-vips-python ソースコードは以下です。 https://github.com/ldasjp8/lambda-docker-vips-python 以下、使用方法について説明します。 Amazon ECRリポジトリの作成 まず、ECRリポジトリを作成します。 次に、「プッシュコマンドの表示」から、コマンドを確認して、イメージをpushします。 以下、コマンドの例です。 g c a d d d i d w o o o t s c c c l k k k c a e e e e l m c r r r o b r n d b t p e a g u a u - e i g s h d t l h t o - d l t c l a X p k o - m X s e g t b X : r i d X / - n l a . / v - a - d g i p m d k i p a b o r t s s d c . h - s a k e u p w - e c b y o d r r . t r o - . c h d c v u o o k i s m n e p - / - r s e l r - - a d e v p s a g i y t s i p t - j o s h 1 p n - o . 8 p n a / u y : m l s t l a a - h a z m e o t o b a n e n d s s a a t . t w - - s d 1 X . o X c c | X o k X m e d . / r o d l - c k a v k r m i e . b p r e d s c a - l r - p o . d y g u o t i s c h n - k o e e n a r . - s - g u t v i s - i t e 1 p r . s n a - a m p m a y e z t o h A n o W a n S w : s l . a - c t p o e a m s s / t s l w a o m r b d d - a s - t d d o i c n k e X r X - X v X i . p d s k - r p . y e t c h r o . n u : s l - a e t a e s s t t - 1 . a m a z o n a w s . c o m 結果、以下のようにイメージがECRリポジトリに表示されます。 ...