【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
WSL2 + Docker をメモリを節約しながら使えるか
WSL2 + Docker という環境で、Chrome を開きながら、VScode でプログラミングしていると、メモリがめちゃくちゃ消費されてしまいます。常時メモリ使用率99%です。マウスもまともに動きません。これでは何も作業できないので、WSL2 + Docker の環境でメモリが節約できないか調べました。 結論から述べると、.wslconfig を書けばメモリの使用量を抑えられます。 以下調べ方や、対策など下に書いていきます。 環境について windowsキー + r で winver を実行 メモリとCPU メモリの使用状況を確認 下記の点でメモリの使用状況を確認します。 Windows 全体のメモリ WSL2 が使用しているメモリ WSL2 上の Ubuntu18.04 が使用しているメモリ Docker / docker-compose が使用しているメモリ Windows 全体
Windows 10 Homeでも使えて、インストールも超簡単な「Docker Desktop for Windows」登場
Windows 10 Homeでも使える本物のDockerの提供開始 DockerのコンテナリポジトリであるDocker Hubでは、歴史的な経緯からWindows ServerやIISが提供されている。本物のDocker環境「Docker Desktop for Windows」との関係などを整理する。 コンテナ仮想化を用いたアプリケーションの開発／実行環境である「Docker（ドッカー）」を試したことはあるだろうか。Windowsユーザーの場合、Hyper-VやVMwareといった仮想マシン環境は使ったことがあっても、Dockerを普段から利用しているという人はまだ少ないだろう。手元のWindows環境で試してみたかったけれど、「何やら複雑そうで手が出なかった」という人もいると思う（これはWindows OS上のDockerのサポートが二転三転したことも一因だろう。詳しくは後述）。 し
Windowsで開発
Windowsで開発環境を整えた。 背景 開発環境を改善しようと思い、PCデスクの見直しなどをやっていたら、Windowsでも開発できるようにしようと思い至った。新しい環境を試してみたい気持ちが1割と、新しいゲーミングPCを組みたい気持ちが9割だ。 エディション Windows 10 Homeエディションを利用している。 Windows 10 ProにはHyper-Vという仮想化機能を直接利用できる利点があるが、WSL2で同じようなことをより便利に実現できるようになったおかげで、この点においてPro版の必要性は薄れてきている。今のところ自分のやりたいことはWindows 10 Homeですべて実現できている。 Windows Update WSL2を使うために、Windowsをバージョン2004・ビルド19041に更新した。 日々の自動更新ではバージョン1903で止まっていて、まだ自動では
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🐳WindowsでDockerを始める手順🐳 - Qiita
