新版 WSL#
- Windows Subsystem for Linuxをストアで入手します。
wsl --versionを実行して、4. インストールDockerに進みます。古いチュートリアルは害です- ステップ 2 と 3 を既に実行した場合、更新後に
wsl -s docker-desktopを実行して正しいディストロに切り替えます - Hyper-V を無効にし、WSL と仮想化プラットフォームの 2 つのオプションのみを有効にします。
netsh winsock resetを実行してから再起動します。
Hyper-V を有効にする by 壹佰#
- 以下の内容をテキストファイルにコピーし、ファイル名を Hyper-V.bat に変更し、管理者として実行し、完了後にコンピュータを再起動します（BIOS でプロセッサの仮想化サポートを有効にする必要がある場合があります）。
pushd "%~dp0"
dir /b %SystemRoot%\servicing\Packages\*Hyper-V*.mum >hyper-v.txt
for /f %%i in ('findstr /i . hyper-v.txt 2^>nul') do dism /online /norestart /add-package:"%SystemRoot%\servicing\Packages\%%i"
del hyper-v.txt
Dism /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Hyper-V-All /LimitAccess /ALL
- PowerShell を使用して Hyper-V を有効にします。管理者として PowerShell コンソールを開き、次のコマンドを実行します。
Enable-WindowsOptionalFeature -Online -FeatureName Microsoft-Hyper-V -All
WSL2 をインストールする by Ali7&MS#
- アプリストアでUbuntu 22.04.2 LTSを検索してインストールします（任意）。
- Windows Subsystem for Linux を有効にします。
dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart
- 仮想マシンプラットフォームを有効にします。
dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart
- WSL2 更新パッケージをダウンロードしてインストールします。
- WSL2 をデフォルトに設定します。
wsl --set-default-version 2
- インストールした Ubuntu 22.04.2 LTS を実行します（任意）。
Docker Desktop をインストールする by 追逐时光者#
- Docker Desktop Installerをダウンロードします。
- ソースを変更します。システムのトレイアイコン内で右クリックして Settings を選択し、設定ウィンドウを開き、左側のナビゲーションメニューで Docker Desktop を選択します。編集ウィンドウ内の JSON 文字列を編集します。
{
"builder": {
"features": {
"buildkit": true
},
"gc": {
"defaultKeepStorage": "20GB",
"enabled": true
}
},
"experimental": false,
"registry-mirrors": [
"https://hub-mirror.c.163.com/",
"https://docker.mirrors.ustc.edu.cn/"
]
}
- テスト。PowerShell で
docker run hello-worldを実行します。
NVIDIA を呼び出す by 无人知晓&bpq#
- Ubuntu 22.04.2 LTS で
nvidia-smiを実行します。
- Ubuntu 22.04.2 LTS を右クリックしてアンインストールし、
wsl -l -vで docker-desktop と docker-desktop-data があることを確認します。 - PowerShell で
docker pull anibali/pytorch:2.0.0-cuda11.8-ubuntu22.04を実行します。 - コンテナを起動して cuda をテストします。
docker run -p 0.0.0.0:8001:8001 --rm -it --name torch --gpus all anibali/pytorch:2.0.0-cuda11.8-ubuntu22.04 /bin/bash
python
import torch # pytorchが正常にインストールされていればインポートできます
print(torch.cuda.is_available()) # CUDAが利用可能かどうかを確認します
print(torch.cuda.device_count()) # 利用可能なCUDAの数を確認します
print(torch.version.cuda) # CUDAのバージョンを確認します
- ネットワークアクセスをテストします。注意：
-p 0.0.0.0
docker run -p 0.0.0.0:8001:8001 --rm -it --name torch --gpus all anibali/pytorch:2.0.0-cuda11.8-ubuntu22.04 python -m http.server 8001
conda by bpq&LATLAJ#
mkdir data # G:\data
docker run -p 0.0.0.0:8001:8001 -it --name torch --gpus all -v //g/data:/app/data anibali/pytorch:2.0.0-cuda11.8-ubuntu22.04 /bin/bash
conda init # その後、bashを終了します
docker start torch
docker exec -it torch /bin/bash
conda install nano -c conda-forge
nano ~/.condarc
jupyter#
conda create -n jupyter jupyter notebook -c conda-forge
conda activate jupyter
jupyter notebook --ip 0.0.0.0 --port 8001
jupyter notebook --generate-config
nano ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
jupyter notebook # http://localhost:8001/lab?token=limour
c.ServerApp.ip = '*'
c.ServerApp.port = 8001
c.ExtensionApp.open_browser = False
c.ServerApp.token = 'limour'
カーネルの追加#
conda activate base
conda install ipykernel -c conda-forge
python -m ipykernel install --user --name pytorch
クイックスタート：docker exec -it torch /home/user/micromamba/envs/jupyter/bin/jupyter notebook