進階インストール
この章では、プロジェクトに含まれる docker/Dockerfile を基準に、Docker で再現可能な実行環境を作る手順をまとめます。
前提条件
- Docker 内で GPU を使う場合は、NVIDIA Driver と NVIDIA Container Toolkit を先にインストールしてください：
- CPU のみの場合は
--gpus allは不要です。
内蔵 Dockerfile の挙動
docker/Dockerfile は以下を行います：
- ベースイメージ：
nvidia/cuda:12.8.1-cudnn-runtime-ubuntu24.04 - OS 依存（例：
ffmpeg、libturbojpeg、poppler-utils、libheif-dev）をインストール - 本プロジェクトを
pip install（core のみ。extras は含まれません）
image のビルド
cd Capybara
bash docker/build.bash
デフォルトの image tag：capybara_docsaid。
コンテナの実行
インタラクティブに入る：
docker run --gpus all -v ${PWD}:/code -it --rm capybara_docsaid
外部スクリプトを実行（例）：
docker run --gpus all -v ${PWD}:/code -it --rm capybara_docsaid python your_script.py
コンテナ内で extras を追加インストール（optional）
内蔵 image は core のみです。推論 backend などが必要な場合は、コンテナ内で追加インストールしてください：
pip install "capybara-docsaid[onnxruntime-gpu]"
pip install "capybara-docsaid[openvino]"
pip install "capybara-docsaid[torchscript]"
onnxruntime-gpu を使用する場合、ORT と CUDA/cuDNN の互換性も確認してください：
ファイル権限（よくある問題）
root でコンテナを実行すると、マウント先に作られるファイルの owner が root になることがあります。
最も簡単な対処は Docker の --user を使うことです：
docker run --user $(id -u):$(id -g) -v ${PWD}:/code -it --rm capybara_docsaid python your_script.py
より厳密な UID/GID マッピング（コンテナ内ユーザー作成、HOME の扱い、特定ディレクトリの権限調整など）が必要な場合は、Dockerfile を拡張して gosu で entrypoint を実装してください。