"यदि कोई कर्मचारी अपना काम अच्छी तरह से करना चाहता है, तो उसे पहले अपने औजारों को तेज करना होगा।" - कन्फ्यूशियस, "द एनालेक्ट्स ऑफ कन्फ्यूशियस। लू लिंगगोंग"
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WSL2 का उपयोग करके विंडोज़ पर NVIDIA GPU (CUDA) के साथ पोलर का उपयोग करना

2024-11-09 को प्रकाशित
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Using Polars with NVIDIA GPU (CUDA), on Windows using WSL2

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कदम

डब्लूएसएल2

  1. विंडो स्टोर के माध्यम से कोई भी लिनक्स वितरण स्थापित करें (उदाहरण के लिए उबंटू 22.04)
  2. इसे बूट करें, और एक उपयोगकर्ता बनाएं
  3. इस कमांड को कमांड प्रॉम्प्ट या पॉवरशेल (अपने विंडोज डिवाइस पर) में चलाकर WSL संस्करण 2 को डिफ़ॉल्ट के रूप में सेट करें।
wsl --set-default-version 2

WSL2 के अंदर एक आभासी वातावरण बनाना

1. इन आदेशों को चलाकर WSL2 इंस्टेंस पर Python स्थापित करें

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

2. नया आभासी वातावरण बनाएँ

python3 -m venv 

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

आप इस वर्चुअल वातावरण को रूट फ़ोल्डर में बना सकते हैं। इसके बाद आप बस रूट फ़ोल्डर में नए फ़ोल्डर बना सकते हैं, और वे सभी उस वर्चुअल वातावरण का उपयोग करेंगे। इस तरह आपको हर बार एक नया आभासी वातावरण बनाने की आवश्यकता नहीं है। (इंस्टॉलेशन का समय बहुत लंबा है, और आप शायद हर बार ऐसा नहीं करना चाहेंगे)

3. आभासी वातावरण सक्रिय करें

source /bin/activate

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

यदि आपने वर्चुअल वातावरण को सफलतापूर्वक सक्रिय कर दिया है, तो आपको प्रत्येक पंक्ति से पहले टर्मिनल के बाईं ओर () देखना चाहिए

फिर आप निष्क्रिय टाइप करके इसे निष्क्रिय कर सकते हैं, लेकिन अभी इसे ट्यूटोरियल के लिए सक्रिय रखें

आभासी वातावरण में पिप पैकेज स्थापित करना

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

नोट: पिप-इंस्टॉल कमांड चलाने में सक्षम होने के लिए आपको एक सक्रिय वर्चुअल वातावरण के अंदर रहना होगा। अन्यथा, आपको वर्चुअल वातावरण बनाने के लिए कहने में एक त्रुटि मिलेगी

वीएस कोड में आभासी वातावरण का उपयोग करना

आप कोड टाइप करके वीएस कोड खोल सकते हैं। टर्मिनल में. यह WSL इंस्टेंस पर VS कोड इंस्टॉलेशन को इंस्टॉल और खोलेगा। इस इंस्टॉलेशन में आपके विंडोज़ इंस्टॉलेशन पर मौजूद सभी एक्सटेंशन नहीं हैं (उदाहरण के लिए Python, GitHub Copilot, Jupyter)। आप (करना होगा) उन्हें वीएस कोड में एक्सटेंशन टैब के माध्यम से फिर से इंस्टॉल कर सकते हैं।

दुभाषिया का चयन करते समय, संस्करण संख्या वाले पायथन संस्करण के बजाय चुनें। आपको जिस दुभाषिया की आवश्यकता है उसका नाम बिल्कुल आभासी वातावरण जैसा ही है, और उसके बाद इस प्रारूप में एक पायथन संस्करण संख्या होगी

  • ✅ gpu-env (पायथन 3.11.2)
  • ❌ पायथन 3.11.2 /बिन/पायथन3
  • ❌ पायथन 3.11.2 /usr/bin/python3
विज्ञप्ति वक्तव्य यह आलेख यहां पुन: प्रस्तुत किया गया है: https://dev.to/harmanpसिंघ/using-polars-with-nvidia-gpu-cuda-on-windows-using-wsl2-869?1 यदि कोई उल्लंघन है, तो कृपया स्टडी_गोलंग@163 से संपर्क करें इसे हटाने के लिए .com
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