【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
オープンなLLMをDockerで動かす
次々と発表されるオープンな日本語大規模モデル どうなっているの？？という感じですよね。 我らがnpakaさんは、さっそくGoogle Colabで動かしていらっしゃいます。 ただ、Google Colabだと毎回モデルのダウンロードが大変なので、ローカルでDocker使って手軽に動かせるといいな、ということでやってみました。 以下GitHubのリポジトリにDockerfileとサンプルプログラムをおいています。チャットっぽいことをできるようにしています。 上記で、サイバーエージェントとリンナのLLMが両方動きます。 使用環境 前提となる環境です。使用しているPCのスペックは以下です。 項目 内容
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