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 WORKDIR /workspace COPY . /...
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....
utm_source=docker&utm_medium=webreferral&utm_campaign=docs-driven-download-win-amd64 打开docker desktop设置,勾选use the wsl2 based engine和ubuntu 20.04,应用 step4. 运行docker 容器 sudo docker run -itd --gpus all nvidia/cuda:11.8.0-devel-ubuntu22.04 sudo docker ps -a sudo docker exec -it...
其中如果仅仅运行用runtime,包含了CUDA cudNN.比如你只跑个SD画图,那么就用这个. 如果你会用到多阶段构建新的镜像.NV官方推荐用devel 详情见https://hub.docker.com/r/nvidia/cuda sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.8.0-devel-ubuntu22.04 nvidia-smi 看到输出nvidia-smi后说明安装完成. 至此...
首先，安装wsl2，启动cuda，然后进行docker安装与配置。访问官网获取安装指南，下载并安装windows docker desktop，完成配置后重启docker，接着在wsl2中进行验证。查看是否能正常使用GPU能力。对于具备基础的用户，这一步骤已能明确其重要性。接下来，第二种方式，使用docker-composer。进入容器内输入nvidia-smi...
GPU加速。最后，进行Python交互模式，一切应顺利进行。深度学习环境已准备好，享受使用CUDA、WSL与Docker的高效深度学习开发体验吧！为了进一步优化性能，可以参考相关文章或指南进行WSL扩容。相关资源与参考资料包括最新的CUDA + WSL + Docker指南、Docker Desktop WSL 2后端文档等。
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 sudo apt-key adv --fetch-keys http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub ...
在使用Windows Subsystem for Linux 2(WSL2)和Docker时,有时候可能会遇到一个关于NVIDIA CUDA的报错。这个报错信息可能是这样的:“nvidia-container-cli: mount error: file creation failed: libnvidia-ml.so.1”。这个问题通常与CUDA在容器环境中的动态库路径有关。以下是解决这个问题的几个步骤: 1. 确认你的系...
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。
而现在Docker Desktop用户，也开始可以在WSL 2上使用Nvidia GPU功能，让Linux容器能够执行CUDA、Tensorflow以及GPGPU工作负载，以GPU加速诸如深度学习、机器学习和人工智能等项目，方便开发者在本地端执行。目前要在Docker Desktop使用WSL 2的GPU支持，需要具有Nvidia GPU的计算机，以及最新的Windows Insider版本，并且安装能够...