"إذا أراد العامل أن يؤدي عمله بشكل جيد، فعليه أولاً أن يشحذ أدواته." - كونفوشيوس، "مختارات كونفوشيوس. لو لينجونج"
الصفحة الأمامية > برمجة > استخدام Polars مع NVIDIA GPU (CUDA)، على نظام التشغيل Windows باستخدام WSL2

استخدام Polars مع NVIDIA GPU (CUDA)، على نظام التشغيل Windows باستخدام WSL2

تم النشر بتاريخ 2024-11-09
تصفح:338

Using Polars with NVIDIA GPU (CUDA), on Windows using WSL2

أولاً وقبل كل شيء، اسمحوا لي أن أعرف إذا فاتني شيء ما، أو أخطأت في شيء ما ، أو إذا كانت لديك أسئلة

خطوات

WSL2

  1. قم بتثبيت أي توزيعة Linux من خلال متجر Window (Ubuntu 22.04 على سبيل المثال)
  2. قم بتشغيله وإنشاء مستخدم
  3. قم بتعيين الإصدار 2 من WSL كإصدار افتراضي عن طريق تشغيل هذا الأمر في Command Prompt أو Powershell (على جهاز Windows الخاص بك)
wsl --set-default-version 2

إنشاء بيئة افتراضية داخل WSL2

1. قم بتثبيت Python على مثيل WSL2 عن طريق تشغيل هذه الأوامر

sudo apt update
sudo apt install python3 python3-pip python3-venv

2. إنشاء بيئة افتراضية جديدة

python3 -m venv 

# examples
python3 -m venv myenv
# or
python3 -m venv gpu-env

يمكنك إنشاء هذه البيئة الافتراضية في المجلد الجذر. بعد ذلك، يمكنك ببساطة إنشاء مجلدات جديدة في المجلد الجذر، وستستخدم جميعها هذه البيئة الافتراضية. بهذه الطريقة لن تحتاج إلى إنشاء بيئة افتراضية جديدة في كل مرة. (مدة التثبيت طويلة جدًا، وربما لا ترغب في القيام بذلك في كل مرة)

3. تفعيل البيئة الافتراضية

source /bin/activate

# examples
source myenv/bin/activate
# or
source gpu-env/bin/activate

إذا قمت بتنشيط البيئة الافتراضية بنجاح، فيجب أن ترى () على الجانب الأيسر من الجهاز، قبل كل سطر

يمكنك بعد ذلك إلغاء تنشيطه عن طريق كتابة إلغاء التنشيط، ولكن في الوقت الحالي أبقِه مفعلاً للبرنامج التعليمي

تثبيت حزم النقطة في البيئة الافتراضية

pip install polars[gpu] pandas numpy tensorflow[and-cuda]

ملاحظة: يجب أن تكون داخل بيئة افتراضية نشطة لتتمكن من تشغيل أوامر تثبيت النقاط. وإلا، فسوف تحصل على خطأ يخبرك بإنشاء بيئة افتراضية

استخدام البيئة الافتراضية في VS Code

يمكنك فتح VS Code عن طريق كتابة الكود. في المحطة. سيؤدي هذا إلى تثبيت وفتح تثبيت VS Code على مثيل WSL. لا يحتوي هذا التثبيت على جميع الامتدادات الموجودة على تثبيت Windows لديك (مثل Python وGitHub Copilot وJupyter). يمكنك (يتعين عليك) تثبيتها مرة أخرى من خلال علامة التبويب "الامتدادات" في VS Code.

عند اختيار مترجم، حدد ، بدلاً من إصدار Python برقم الإصدار. المترجم الذي تحتاجه له نفس اسم البيئة الافتراضية، وسيكون له رقم إصدار Python بعده، بهذا التنسيق

  • ✅ gpu-env (Python 3.11.2)
  • ❌ بايثون 3.11.2 /bin/python3
  • ❌ بايثون 3.11.2 /usr/bin/python3
بيان الافراج تم إعادة إنتاج هذه المقالة على: https://dev.to/harmanpsingh/using-polars-with-nvidia-gpu-cuda-on-windows-using-wsl2-869?1 إذا كان هناك أي انتهاك، يرجى الاتصال بـ Study_golang@163 .com لحذفه
أحدث البرنامج التعليمي أكثر>

تنصل: جميع الموارد المقدمة هي جزئيًا من الإنترنت. إذا كان هناك أي انتهاك لحقوق الطبع والنشر الخاصة بك أو الحقوق والمصالح الأخرى، فيرجى توضيح الأسباب التفصيلية وتقديم دليل على حقوق الطبع والنشر أو الحقوق والمصالح ثم إرسالها إلى البريد الإلكتروني: [email protected]. سوف نتعامل مع الأمر لك في أقرب وقت ممكن.

Copyright© 2022 湘ICP备2022001581号-3