【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

[fa11enprince]

VT-Xが無効化にされてる基本的人権がないPC支給されてる我々は涙目😭GPUもないけど

[pgary]

“sudo systemctl restart docker”

[misshiki]

“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”

[santo]

この構成で、ドライバーの11系と12系をスマートに切り替えるベストプラクティス誰か出してくれない？

[brain-box]

今時のDockerはGPUネイティブ対応らしい

[Andrion]

GPU使うようなパフォーマンス要求される環境で、Dockerなんて使ったらダメでしょ…

[taka0024jp]

“機械学習”

[helldeath]

デスクトップで気軽に環境用意か。素晴らしいな。ゲーミングノートPCでもできるかもな。メモリ潤沢で羨ましい。