SeASnAkE:AIGC时代Windows用户的最佳Linux解决方案(wsl2、docker、cuda 系列教程) (1)15 赞同 · 2 评论文章 Linux 部分知识补充 包管理工具(应用市场) 当涉及到 Python 软件包管理时,pip、apt 和 conda 都是常见的工具。它们分别用于管理不同类型的软件包,如下所示: pip:pip 是 Python 的包管理器,用于安装...
3. 配置Docker 在安装完NVIDIA Container Toolkit后,你需要配置Docker以使用NVIDIA GPU。运行以下命令来配置Docker: sudo pkill -SIGHUP dockerd 这将重新启动Docker守护程序并加载新的GPU配置。 4. 检查Docker日志 检查Docker的日志可以帮助你了解问题的根源。运行以下命令查看Docker日志: journalctl -u docker.service ...
5. 安装docker 别试Docker for Windows了,试过了,不能用,cuda-sample:nbody能跑,但其它例如cuda、torch、tf之类的镜像都检测不到gpu,有问题。 直接在WSL2内安装nvidia-docker export PATH=$PATH:/usr/lib/wsl/lib distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) curl -s -L https://nvidia.g...
在这里,[image] 是您想要运行的容器镜像的名称或路径。例如,如果您想使用PyTorch的GPU版本,可以运行: nvidia-docker run --gpus all -it pytorch/cuda:11.0-base /bin/bash 这将启动一个使用CUDA 11.0的容器。如果您想切换到其他版本的CUDA,只需更改镜像名称或路径即可。在容器内部,您可以运行需要特定CUDA版本的...
curl https://get.docker.com | sh 设置 Use the WSL2 based engine 开启你需要使用docker的wsl发行版 安装CUDA Toolkit 在wsl里,这里举例用到微软store下载的Ubuntu-18.04 AI检测代码解析 sudo apt-key adv --fetch-keys http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80...
sudo systemctl restart docker 测试 sudo docker run --gpus 1 nvidia/cuda:11.3.1-cudnn8-devel-ubuntu20.04 nvidia-smi 参考资料: WSL2 网络的最终解决方案 - 知乎 (zhihu.com) WSL升级到最新版本Linux内核headers的方法 - 知乎 (zhihu.com) CUDA Toolkit 12.3 Downloads | NVIDIA Developer ...
4、docker里跑ollama 运行如下命令启动ollama,只用CPU的话把--gpus=all这个去掉就行: dockerrun-d --gpus=all -v /dockerdata/ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama 如下命令拉取想要的模型 dockerexec-it ollama ollama pull llama3.1 ...
sudo systemctl restart docker 1. 2. Test if GPU acceleration is working: AI检测代码解析 docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi 1. Step 4: Running CUDA Applications in Docker Now that we have everything set up, let’s run a CUDA application in a Docker container...
Docker法(光速部署,不需要在WSL内安装任何驱动,方便迁移)(第三章) wls2本地法(在WSL2直接安装CUDA)(第四章) 1、windows显卡环境及CUDA安装 安装显卡驱动截止2023年,4月,全系显卡驱动已经指出GPU in Windows Subsystem for Linux (WSL) | NVIDIA Developer查看显卡驱动版本,及最大支持cuda版本,例如,如下图,本人...
https://docs.nvidia.com/cuda/wsl-user-guide/index.html 使用wsl 的docker 进行深度学习与 原生方式的对比 PyTorch MNIST 测试,这是一个有目的的小型玩具机器学习示例,它强调了保持 GPU 忙碌以达到满意的 WSL2性能的重要性。与原生Linux一样,工作负载越小,就越有可能由于启动 GPU 进程的开销而导致性能下降。这...