開発環境の準備

ActDK を使用するために、開発 PC の Docker と、動作確認に必要なハードウエアを準備します。 ActDK のダウンロードと初期設定は、次の ActDK のセットアップで行います。

Docker

インストール

ActDK は内部的に Docker を利用します。 Docker のドキュメントに従いインストールしてください。

containerd image store を無効にする

ActDK を使用する作業用 PC では、Docker の containerd image store を無効にしてください。 containerd image store が有効になっていると、actdk run --release が失敗する場合があります。 Docker Engine 29 以降を新規インストールした場合、この機能は標準で有効であるため、無効化作業が必要になります。 Docker Engine 29 以前のバージョンからアップグレードした場合は、明示的に containerd image store を有効にするまでは従来設定が引き続き使用されるため、無効化作業は不要となります。

リモートデバイス側の設定変更は不要です。

Docker Engine を使用している場合

Linux の /etc/docker/daemon.json に、次の設定を追加してください。ファイルが存在しない場合は作成し、既存の設定がある場合は他の項目を残したまま、features 内の containerd-snapshotter を false にしてください。

{
  "features": {
    "containerd-snapshotter": false
  }
}

設定を保存した後、Docker を再起動してください。 systemd を使用している環境では、次のコマンドを実行します。 Docker の再起動は、実行中のコンテナに影響するため、作業を終了してから実行してください。

$ sudo systemctl restart docker

Docker Desktop を使用している場合

Docker Desktop の Settings → General で Use containerd for pulling and storing images を無効にし、設定を適用してください。

設定変更後の注意点

イメージストアを切り替えると、切り替え前のイメージやコンテナは表示されなくなります。データは削除されず、元の設定に戻すと再び表示されます。切り替え前に使用していたベースイメージを、切り替え後も使用する場合は、レジストリから再取得するか、ローカルで再ビルドしてください。

イメージストアの設定については、Docker 公式の Docker Engine の containerd image store と Docker Desktop の containerd image store を参照してください。

特権なしに実行できるようにする

ActDK は内部的に Docker を利用するため、ユーザは Docker を操作する権限が必要です。標準のインストール時点では特権が必要です。

特権なしに Docker を利用するためには、Docker のドキュメントを参照してください。

Docker と QEMU

動作環境には Docker の multi-architecture 機能がサポートされている状態でインストールされている必要があります。インストール時点では有効化されていませんので、multiarch/qemu-user-staticを使い、次のコマンドで有効化します。

$ docker run --rm --privileged multiarch/qemu-user-static --reset -p yes

詳細はMulti-arch All The Thingsをご覧ください。

必要なハードウェア

ActDK では 2 段階の開発を想定しています。

PC と Raspberry Pi との直接通信で開発
Actcast にアプリケーションをアップロードし、オンラインビルドされたものを Raspberry Pi で動作確認

まず PC 上で Actcast アプリケーションを開発し、それを Raspberry Pi に直接通信して動作確認を行います。後に説明するオンラインビルドを行わないため、素早く動作確認を行えますが、 ActDK とはで前述の通り深層学習モデルは低速な実装へ変換されます。

ローカル環境での動作確認が十分行えたら、次は最終的にリリースされるアプリケーションと同じ形で動作確認するため、Actcast にアプリケーションをアップロードします。この際、深層学習モデルは低速な実装ではなく、GPU を用いた高速な実装に置き換えられます。この形で動作確認を行ってください。

開発モードでのローカル確認用に、Raspberry Pi とマイクロ SD カードが必要になります。

また、本チュートリアルで作成するアプリケーションの動作確認用に Raspberry Pi 公式のカメラモジュールが必要です。

必要なデバイスについては、Getting Started with Actcast も参考にしてください。

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最終更新日 2026/11/13