WSL2를 사용하는 Windows에서 NVIDIA GPU(CUDA)와 함께 Polars 사용

DDD
풀어 주다: 2024-09-19 06:31:32
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Using Polars with NVIDIA GPU (CUDA), on Windows using WSL2

먼저 제가 놓친 부분이나 잘못된 부분이 있으면 알려주세요, 또는 궁금한 점이 있으면

단계

WSL2

  1. Window 스토어를 통해 Linux 배포판 설치(예: Ubuntu 22.04)
  2. 부팅하고 사용자를 생성하세요
  3. 명령 프롬프트 또는 Powershell(Windows 장치)에서 이 명령을 실행하여 WSL 버전 2를 기본값으로 설정합니다.
wsl --set-default-version 2
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WSL2 내부에 가상 환경 만들기

1. 다음 명령을 실행하여 WSL2 인스턴스에 Python을 설치합니다.

sudo apt update
sudo apt install python3 python3-pip python3-venv
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2. 새로운 가상 환경 생성

python3 -m venv <your-environment-name>

# examples
python3 -m venv myenv
# or
python3 -m venv gpu-env
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루트 폴더에 가상 환경을 만들 수 있습니다. 그런 다음 루트 폴더에 새 폴더를 만들면 모두 해당 가상 환경을 사용하게 됩니다. 이렇게 하면 매번 새로운 가상 환경을 만들 필요가 없습니다. (설치 시간이 너무 길어서 매번 그렇게 하고 싶지는 않을 것 같습니다)

3. 가상환경 활성화

source <your-environment-name>/bin/activate

# examples
source myenv/bin/activate
# or
source gpu-env/bin/activate
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가상 환경을 성공적으로 활성화했다면 터미널 왼쪽의 모든 줄 앞에 ()이 표시되어야 합니다

그런 다음 deactivate를 입력하여 비활성화할 수 있지만 지금은 튜토리얼을 위해 활성화된 상태를 유지하세요

가상 환경에 pip 패키지 설치

pip install polars[gpu] pandas numpy tensorflow[and-cuda]
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참고: pip-install 명령을 실행하려면 활성화된 가상 환경 내에 있어야 합니다. 그렇지 않으면 가상 환경을 생성하라는 오류가 발생합니다

VS Code에서 가상 환경 사용

코드를 입력하여 VS Code를 열 수 있습니다. 터미널에서. 그러면 WSL 인스턴스에 VS Code 설치가 설치되고 열립니다. 이 설치에는 Windows 설치에 있는 모든 확장 기능(예: Python, GitHub Copilot, Jupyter)이 포함되어 있지 않습니다. (반드시) VS Code의 확장 탭을 통해 다시 설치할 수 있습니다.

통역사를 선택할 때 버전 번호가 있는 Python 버전 대신 을 선택하세요. 필요한 인터프리터는 가상 환경과 정확히 동일한 이름을 가지며 그 뒤에 다음 형식의 Python 버전 번호가 표시됩니다

  • ✅ gpu-env (Python 3.11.2) <<< 이것을 선택하세요
  • ❌ 파이썬 3.11.2 /bin/python3
  • ❌ Python 3.11.2 /usr/bin/python3

위 내용은 WSL2를 사용하는 Windows에서 NVIDIA GPU(CUDA)와 함께 Polars 사용의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

원천:dev.to
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