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

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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 <your-environment-name>

# examples
python3 -m venv myenv
# or
python3 -m venv gpu-env
</your-environment-name>

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 <your-environment-name>/bin/activate

# examples
source myenv/bin/activate
# or
source gpu-env/bin/activate
</your-environment-name>

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。これらは、VS Code の [拡張機能] タブから(する必要があります) 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、その後に次の形式で 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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