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Usando Polars com GPU NVIDIA (CUDA), no Windows usando WSL2

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

Em primeiro lugar, deixe-me saber se eu perdi alguma coisa ou entendi algo errado, ou se você tiver dúvidas

Passos

WSL2

  1. Instale qualquer distribuição Linux através da loja Windows (Ubuntu 22.04 por exemplo)
  2. Inicie e crie um usuário
  3. Defina a versão 2 do WSL como padrão executando este comando no prompt de comando ou Powershell (no seu dispositivo Windows)
wsl --set-default-version 2

Criando um ambiente virtual dentro do WSL2

1. Instale o Python na instância WSL2 executando estes comandos

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

2. Crie um novo ambiente virtual

python3 -m venv 

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

Você pode criar este ambiente virtual na pasta raiz. Depois disso, você pode simplesmente criar novas pastas na pasta raiz, e todas elas usarão esse ambiente virtual. Dessa forma, você não precisa criar um novo ambiente virtual todas as vezes. (O tempo de instalação é muito longo e você provavelmente não vai querer fazer isso sempre)

3. Ative o ambiente virtual

source /bin/activate

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

Se você ativou o ambiente virtual com sucesso, deverá ver () no lado esquerdo do terminal, antes de cada linha

Você pode então desativá-lo digitando deactivate, mas por enquanto mantenha-o ativado para o tutorial

Instalando pacotes pip em ambiente virtual

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

NOTA: Você precisa estar dentro de um ambiente virtual ativado para poder executar comandos pip-install. Caso contrário, você receberá um erro solicitando que você crie um ambiente virtual

Usando o ambiente virtual no VS Code

Você pode abrir o VS Code digitando code . no terminal. Isso instalará e abrirá a instalação do VS Code na instância WSL. Esta instalação não possui todas as extensões que você possui na instalação do Windows (por exemplo, Python, GitHub Copilot, Jupyter). Você pode (é necessário) instalá-los novamente por meio da guia Extensões no VS Code.

Ao selecionar um intérprete, selecione , em vez da versão do Python com um número de versão. O interpretador que você precisa tem exatamente o mesmo nome do ambiente virtual e terá um número de versão do Python depois dele, neste formato

  • ✅ gpu-env (Python 3.11.2)
  • ❌ Python 3.11.2 /bin/python3
  • ❌ Python 3.11.2 /usr/bin/python3
Declaração de lançamento Este artigo foi reproduzido em: https://dev.to/harmanpsingh/using-polars-with-nvidia-gpu-cuda-on-windows-using-wsl2-869?1 Se houver alguma violação, entre em contato com study_golang@163 .com para excluí-lo
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