Docker Desktop for Windows; WSL2。二、PyTorch-CUDA服务打包首先,我们需要将PyTorch-CUDA服务打包成Docker镜像。这里以PyTorch 1.9.0和CUDA 11.0为例,你可以根据实际情况调整版本。 创建一个新的目录,并在其中创建一个名为Dockerfile的文件; 在Dockerfile中添加以下内容: FROM pytorch/pytorch:1.9.0-cuda11.0-py3 ...
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-wsl-ubuntu.pin sudo mv cuda-wsl-ubuntu.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.4.0/local_installers/cuda-repo-wsl-ubuntu-12-4-local_12....
nvidia-container-runtime 是在 runc 基础上多实现了 nvidia-container-runime-hook(现在叫 nvidia-container-toolkit),该 hook 是在容器启动后(Namespace 已创建完成),容器自定义命令(Entrypoint)启动前执行。当检测到 NVIDIA_VISIBLE_DEVICES 环境变量时,会调用 libnvidia-container 挂载 GPU Device 和 CUDA Driver。
2. windows安装驱动:GPU in Windows Subsystem for Linux (WSL) 注意,它会自动安装CUDA, DirectML,DirectX,不要再在wsl中安装任何linux显示驱动。3. 安装WSL2:Install WSL on Windows 10 分发版建议ubuntu4. 安装cuda wsl2中执行CUDA Toolkit 11.4 Update 2 Downloads | NVIDIA Developer...
所以总的来说,我们能够在Windows10家庭版上使用MLab HomePod,但是无法使用CUDA功能。所以对于PyTorch训练任务来说,目前我们也就能做点原型调试,一旦调试成熟,再将PyTorch训练任务迁移到Linux宿主机的MLab HomePod上吧。 更正:经评论区指正,WSL2中是可以使用GPU的。参考: 总结 不过Gemfield的ThinkPad x1c 2017也没有GPU卡...
搭建WSL2+CUDA+Docker以解决Windows深度学习开发问题的简化步骤如下：首先，确保你的系统符合Windows 11的硬件要求。对于beta或dev通道的升级，请参阅相关指南以确保硬件兼容性。请注意，不符合要求直接尝试可能会导致版本过低或升级风险。在完成系统配置后，进入下一步。安装GPU驱动，此过程将自动安装CUDA、...
然后，配置Linux子系统的docker环境和GPU。进入CUDA Toolkit 12.4 Update 1下载页面，选择相应的系统配置安装CUDA。以下是安装WSL-Ubuntu 2.0 deb安装的命令。安装完成后，在命令行输入nvidia-smi检查安装成功与否。最后，打开docker Desktop的WSL2集成。至此，所有安装步骤完成。
在电脑的D盘创建一个文件夹如“github”来保存stable-diffusion-webui库文件,进入该文件夹后,右键鼠标在打开的下拉列表中选择“在终端中打开”即可在Windows PowerShell中打开此文件夹,只有在此文件夹中打开终端才能保证后续的安装文件能够正确的安装在当前文件夹。
5步搭建wsl2+cuda+docker解决windows深度学习开发问题 https://zhuanlan.zhihu.com/p/408403790 Windows+WSL2+CUDA+Docker https://blog.csdn.net/fleaxin/article/details/108911522 tensor flow 官方gpu 支持文档 https://tensorflow.google.cn/install/gpu cuda 官方指导 https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-insta...
首先,你的镜像 9994f77d181f 是从阿里云的镜像库中获取的,它被设计为在具有 CUDA 11.7.1、PyTorch 2.0.1、TensorFlow 1.15.5 和 PyTorch 1.8.0 支持的 Ubuntu 20.04 环境中运行。 问题可能出在几个地方: Windows 10 和 Docker Desktop 的限制:虽然 Docker Desktop 可以在 Windows 10 上运行,但是有一些 GPU...