【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
DockerでStable Diffusion（WebGUI）を動かす方法
OSは以下です。同じPCでブートを切り替えています。 Windows11 + WSL2(CPU) Linux(GPU) Windowsの方は、GPUだとエラーが出て動きませんでした。理由は深く調査していません。npakaさんの記事を参考にしたほうが良いかもしれません。 OS/Dockerセットアップ OSやWSL2、Dockerのセットアップに関しては以下記事参考にしてください。 Dockerのセットアップに関しては、複数のDockerコンテナを扱うためにDocker Composeもインストールする必要があります。また、GPUを使う場合は、NVIDIA Dockerのセットアップが必要になります。 詳しくは以下記事参照ください。 CPUで最短でセットアップしたいなら、ターミナルで以下コマンドをうてばDockerのセットアップできると思います。
Windows11 + WSL2 + Docker DesktopでGPU環境を作る
この記事でわかること: タイトル通り スクラップのまとめです https://zenn.dev/okz/scraps/1a8cb9aeafd127 1. WSL2をインストール 管理者権限でコマンドプロンプトを開く wsl --install Windowsの機能の有効化または無効化から、Linux用Windowsサブシステムを有効化 再起動 2. NVIDIA drivers for WSLのインストール get CUDA DriverからGPUに合ったドライバーをインストールする wsl.exe --updateして再起動する 3. WSL2にCUDA Toolkitを入れる 古いGPGキーを削除する Linux x86 CUDA toolkit 11-7のインストール ※筆者はsudo dpkg -i cuda-keyring_1.0-1_all.debでブルスク落ちしたので一行ずつ
Ubuntu(WSL2)をCドライブからDドライブへ引越す
0.概要 この記事は下記2点を実施した際の記録です． Ubuntu(WSL2)をCドライブからDドライブへ引越す(1節)． デフォルトのログインユーザーをrootユーザーから一般ユーザーへと変更する(2節)． Ubuntu(WSL2)を公式の手順に則ってインストールすると，Cドライブへとインストールされます．ただ，Cドライブのディスク容量に空きを作りたいなどの動機で，WSL2で構築したUbuntu環境を別のディスクへと引越したい場合などもあると思います． Microsoft公式HPに載っている情報を使えば，任意のドライブへと引越すことができます．今回は引越しの例として，Ubuntu(WSL2)をCドライブからDドライブ(外付けSSD)へと引越す方法を紹介します．そんなことをする人は居ないと思いますが，「右クリック→コピー→貼り付け」のようにしてUbuntu(WSL2)が入っているフォルダを
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