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
!m.isStreaming) // Watch for store changes to focus input this.$watch('$store.gordon.isOpen', (isOpen) => { if (isOpen) { this.$nextTick(() => { this.$refs.input?.focus() }) } }) // Watch for query from store and populate input this.$watch('$store.gordon.query', (query) => { if (query) { this.currentQuestion = query const shouldAutoSubmit = this.$store.gordon.autoSubmit this.$nextTick(() => { if (
Linuxコンテナの「次」としてのWebAssembly、の解説
はじめに WASMをブラウザの外で動かすトレンドに関して「Linuxコンテナの「次」としてのWebAssemblyの解説」というタイトルで動画を投稿したのですが、動画では話しきれなかった内容をこちらの記事で補完したいと思います。 2022年もWebAssembly(WASM)の話題が多く発表されましたが、そのひとつにDocker for DesktopのWASM対応があります。FastlyやCloudflareもエッジ環境でWASMを動かすソリューションを持っていますし、MSのAKS(Azure Kubernetes Service)でもWASMにpreview対応しています。WASM Buildersでも2023年のWASMの予想としてWASMのアプリケーションランタイム利用に関して言及されました。 WASMといえば元々ブラウザ上で高速にC++のコードなどを実行するところから始まっている
Azure Web Apps and Linux/Containers について知るべきこと - 日本語意訳 - Qiita
この記事について この記事は、Things You Should Know: Web Apps and Linux という記事を要約＆意訳したもの。 App Service on Linux / Web App for Containers について、使い始めてチュートリアルを終えたあたりから気になってくるポイントがまとまっている。 元記事のヘッダ見出しごとになるべく短め（省略含む）に書いているため、内容詳細はぜひ元記事を参照いただきたい。 本文 Azure App Service on Linux は、Microsoft が提供するランタイムスタック一式でWeb App を利用できる。 Web App for Containers は、Azure Container Registry や Docker Hub、またはプライベートなレジストリ上の独自のDockerコンテナを利用することがで
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