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Windows で WSL2 を使用して、NVIDIA GPU (CUDA) で Polars を使用する

2024 年 11 月 9 日に公開
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Using Polars with NVIDIA GPU (CUDA), on Windows using WSL2

まず、何か見逃したり間違ったりした場合、あるいは質問がある場合はお知らせください

ステップ

WSL2

  1. Windows ストアから Linux ディストリビューションをインストールします (Ubuntu 22.04 など)
  2. 起動してユーザーを作成します
  3. コマンド プロンプトまたは Powershell (Windows デバイス上) でこのコマンドを実行して、WSL バージョン 2 をデフォルトとして設定します。
wsl --set-default-version 2

WSL2内に仮想環境を作成する

1.次のコマンドを実行して、WSL2 インスタンスに Python をインストールします。

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

2. 新しい仮想環境を作成する

python3 -m venv 

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

この仮想環境はルートフォルダーに作成できます。この後は、ルート フォルダーに新しいフォルダーを作成するだけで、それらはすべてその仮想環境を使用します。これにより、毎回新しい仮想環境を作成する必要がなくなります。 (インストール時間は非常に長いので、毎回インストールしたくないでしょう)

3. 仮想環境をアクティブ化する

source /bin/activate

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

仮想環境が正常にアクティブ化された場合は、ターミナルの左側の各行の前に () が表示されるはずです

その後、「deactivate」と入力して非アクティブ化できますが、今のところチュートリアルではアクティブのままにしておきます

仮想環境への pip パッケージのインストール

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

注: pip-install コマンドを実行できるようにするには、アクティブ化された仮想環境内にいる必要があります。そうしないと、仮想環境

を作成するように求めるエラーが表示されます。

VS Code での仮想環境の使用

code と入力すると、VS Code を開くことができます。ターミナル内で。これにより、WSL インスタンスに VS Code インストールがインストールされて開きます。このインストールには、Windows インストールにあるすべての拡張機能 (Python、GitHub Copilot、Jupyter など) が含まれているわけではありません。 VS Code の [拡張機能] タブから (する必要があります) 再度インストールできます。

インタープリターを選択するときは、バージョン番号のある Python バージョンではなく、 を選択します。必要なインタープリターの名前は仮想環境とまったく同じで、その後に

の形式で Python のバージョン番号が付きます。
  • ✅ gpu-env (Python 3.11.2)
  • ❌ Python 3.11.2 /bin/python3
  • ❌ Python 3.11.2 /usr/bin/python3
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