【2024年版】WSL2+Ubuntu24.04+Docker＋GPUでつくる機械学習環境
はじめに WSL2（Windows Subsystem for Linux 2）は、Microsoft Windows上でLinuxカーネルを直接実行できるようにする機能です。 この記事ではWSL2環境にDockerを導入しGPUを用いた機械学習環境を構築する手順を紹介します。 構築イメージは以下の図の通りです。NvidiaGPUを搭載したマシンにWSL2環境を構築します。Dockerを用いてコンテナを用意し、CUDAは各コンテナ内のCUDA Toolkitを用いて利用します。 今回開発するPCのスペックは以下の通りです。 Windows 11 Windows version: 22H2 GPU：NVIDIA Geforce RTX 3060 12GB 設定 1. WSL2を有効化 デフォルトではWSL2環境が無効化されている可能性があるので、始めに有効化しておきましょう。 「コントロール
Kaggle GPU用Win11(HOME)+WSL2+nvidia-dockerの構築(2023.03.18版) - Qiita
対象範囲 🏃♂️ Win初期化された状態からスタート 💻 GPUは3060(Laptop) 🚩 ゴールは、ローカルでKaggle公式のDockerImageでGPUが使えるところまで [任意]Win初期化-WindowsUpdate 綺麗な状態からスタートしたい方はここからがよいかと思います。 Winの初期化は「設定」->「回復」->「PCをリセットする」で可能です 初期化完了後はひたすらWindowsUpdate。 NVIDIA Driverのダウンロード(CUDA) CUDAのバージョンはローカルとKaggleKernelをできるだけ合わせておきたいので、確認します KaggleKernelのCUDA Versionの確認 PS C:\Users\hoge> nvidia-smi Sat Mar 18 12:58:39 2023 +-----------------------
Ubuntu 16.04 LTS で NVIDIA Docker を使ってみる - CUBE SUGAR CONTAINER
(2019-09-22 追記) NVIDIA Docker は現在では非推奨 (Deprecated) な方法となっています。 代わりに NVIDIA Container Toolkit を使ってください。 blog.amedama.jp 以前、このブログで Keras/TensorFlow の学習を GPU (CUDA) で高速化する記事を書いた。 このときは、それぞれの環境の分離には Python の virtualenv を使っていた。 blog.amedama.jp 今回は、別の選択肢として NVIDIA Docker を使う方法を試してみる。 NVIDIA Docker というのは NVIDIA が公式で出している Docker から CUDA を使えるようにするユーティリティ群と Docker イメージ。 このやり方だと Docker ホストには NVIDIA Driver さ
Dockerを使ってGPUも使える分析環境を構築してみた - のんびりしているエンジニアの日記
皆さんこんにちは お元気ですか。Kaggle Meetup面白かったです！またあいましょう。 今日はDockerを使った分析環境構築の話をしようと思います。 Dockerを使って何を作ろうかと思ったら、分析環境さっさと作りたい・・・ cudnn等の更新が面倒であることが思い浮かびました。 なんとなく、Dockerを使えば解消できるのではないかといったことを思いつき遊んでみました。 Dockerとは Dockerはコードやシステムライブラリ、システムで利用するのを実行するために 必要な全てが含まれているものをラップするソフトウェアらしい。 OS上で仮想環境を立ち上げ、ソフトウェアなどの実行ができます。 www.docker.com Dockerのメリット 公式サイトによれば、次のとおりです。 階層化されたファイルシステムから構築されるので、ディスクやイメージが効率的 DockerコンテナはL
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