자신의 이해를 위해 어느 정도 조사한 것을 지식이 된다고 생각 기재

리포지토리별 관계

Jupyter 공식 Read the Docs에 기재되어 있다.

Image Relationships

파생관계로서는 다음과 같다.

base-notebook

minimal-notebook

scipy-notebook

tensorflow-notebook

datascience-notebook

pyspark-notebook

all-spark-notebook

r-notebook

이미지명으로부터는 알기 어렵지만, minimal-notebook 쪽이 base-notebook 보다 이미지 사이즈가 크다.

scipy-notebook, datascience-notebook의 차이

자주 사용되는 (일 것이다) 사람

scipy-notebook

데이터 분석에 사용되는 라이브러리 세트 (pandas, scikit-learn 등)를 추가 한 것

datascience-notebook

scipy-notebook에 R과 Julia를 추가 한 것

따라서 Python 만 사용하면 scipy-notebook로 충분합니다 (오해했습니다)

이미지 태그 정보

각 리포지토리 내에는 많은 이미지 Tag가 존재해, 어느 것을 이용하면 좋은지 보기 보기 어렵다.
이미지 Tag 의 규칙은 리포지토리 마다 세세한 버릇은 있을 것 같지만, 예를 들면 base-notebook 는2020/7/29 시점에서 이하와 같이 되어 있다

노란색 강조 부분( b5abe43c6d31 )은 컨테이너 이미지의 SHA 다이제스트. 동일한 다이제스트에 대해 6 개의 태그가 있습니다.

즉, 이 6개는 모두 동일한 컨테이너 이미지를 가리키는 별칭.

마지막 이미지 Tag ( b90cce83f37b )도 SHA 다이제스트. 이것은 GitHub 측의 커밋 해시.

이 이미지 Tag 에 대응하는 Git 커밋이 여기

이것으로부터 알 수 있는 것은, base-notebook 의 이미지 Tag 는 Python 버젼이나 Jupyter 컴퍼넌트(Jupyter Notebook, JupyterLab, JupyterHub)마다 버전 업데이트한 것이 등록되어 있다.

모르는 것

base-notebook는 다양한 별칭이 하나의 컨테이너 이미지를 가리키며 과거의 파이썬 버전에 해당하는 이미지 태그를 찾을 수 있습니다.

여기서 가장 실용적인 scipy-notebook 의 이미지 Tag 는 커밋 해시 뿐이며, 원하는 Python 버전에 해당하는 이미지 Tag 를 찾기 힘들다.
※반대로 말하면, scipy-notebook 의 각 이미지 Tag 에 대해서 베이스 이미지가 되고 있다 base-notebook , minimal-notebook


몇 가지 이미지를 사용해 보았을 때 Python의 사소한 버전 (3.6.6, 3.6.7, 3.8.0, ...)마다 이미지 태그가 생성되는 것 같습니다.