【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
Get Docker CE for Ubuntu | Docker Documentation
Overview Docker Desktop Overview Install MacUnderstand permission requirements for MacWindows Use the MSI installer New OverviewInstall and configureUse IntuneFAQsUnderstand permission requirements for WindowsLinux Installation per Linux distro UbuntuDebianFedoraArchSign in Explore Docker Desktop OverviewExplore ContainersExplore ImagesExplore VolumesExplore BuildsResource Saver modePause Docker D
Windows11 + WSL2 + Docker DesktopでGPU環境を作る
この記事でわかること: タイトル通り スクラップのまとめです https://zenn.dev/okz/scraps/1a8cb9aeafd127 1. WSL2をインストール 管理者権限でコマンドプロンプトを開く wsl --install Windowsの機能の有効化または無効化から、Linux用Windowsサブシステムを有効化 再起動 2. NVIDIA drivers for WSLのインストール get CUDA DriverからGPUに合ったドライバーをインストールする wsl.exe --updateして再起動する 3. WSL2にCUDA Toolkitを入れる 古いGPGキーを削除する Linux x86 CUDA toolkit 11-7のインストール ※筆者はsudo dpkg -i cuda-keyring_1.0-1_all.debでブルスク落ちしたので一行ずつ
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