遅咲きエンジニア

Dockerは「インフラの人の道具」だと思って後回しにする人が多い。でも、AIエンジニアこそ真っ先に触っておくべきツール。理由は、AIのコードが環境にとびきり敏感だから。普通のWeb開発以上に「昨日動いたものが今日動かない」が起きやすい。 なぜそんなに脆いのか。 ・ライブラリの相性が厳しい：PyTorchはバージョンひとつで挙動が変わる。numpyやCUDA（GPUを使うための土台）との組み合わせがズレただけで、import一行すら通らなくなる。 ・GPUがからむ：手元はGPUなし、サーバーはGPUあり、みたいに環境差が大きい。ドライバとライブラリの噛み合わせで、同じコードでも動く・動かないが割れる。 ・再現に環境ごと必要：モデルを同じ結果で動かすには、コードだけでなく「どのバージョンで、どう動かしたか」まで揃っている必要がある。 新人の頃、先輩の学習コードを自分のPCで動かそうとして、環境構築だけで丸一日溶かしたことがある。中身の理解は1ミリも進んでいないのに、である。 Dockerは、この面倒を「箱に閉じ込める」ことで解く。アプリを必要なライブラリ・設定ごと一つの箱に詰め、その箱ごと持ち運ぶ。だからどのパソコンでも同じ状態で動く。覚える言葉も最初は2つでいい。 ・イメージ：箱の設計図。「何を、どのバージョンで入れるか」を書いたもの。 ・コンテナ：設計図から実際に作られて動いている箱。 効いてくる場面は3つ。 ・再現：「私の環境では動くのに」問題が消える。チームで同じ箱を配れば、全員が同じ土台で動く。 ・共有：新しく入った人が、環境構築に何日もかけず、箱を起動するだけで開発に入れる。 ・本番：作ったモデルをそのままサーバーに載せられる。開発と本番の差がなくなり、「動かし続けられる」状態になる。 AIエンジニアの評価は、モデルを「作れる」で止まらず「誰の環境でも動かし続けられる」まで行けるかで一段変わる。Dockerはその境目にある必須装備です。学び始めは、既存のイメージを起動して動かしてみるだけで十分。設計図を自分で書くのは、必要になってからでいい。