WSL2를 사용하는 Windows에서 NVIDIA GPU(CUDA)와 함께 Polars 사용

먼저 제가 놓친 부분이나 잘못된 부분이 있으면 알려주세요, 또는 궁금한 점이 있으면

단계

WSL2

1. Window 스토어를 통해 Linux 배포판 설치(예: Ubuntu 22.04)
2. 부팅하고 사용자를 생성하세요
3. 명령 프롬프트 또는 Powershell(Windows 장치)에서 이 명령을 실행하여 WSL 버전 2를 기본값으로 설정합니다.

wsl --set-default-version 2

WSL2 내부에 가상 환경 만들기

1. 다음 명령을 실행하여 WSL2 인스턴스에 Python을 설치합니다.

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

2. 새로운 가상 환경 생성

python3 -m venv <your-environment-name>

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

루트 폴더에 가상 환경을 만들 수 있습니다. 그런 다음 루트 폴더에 새 폴더를 만들면 모두 해당 가상 환경을 사용하게 됩니다. 이렇게 하면 매번 새로운 가상 환경을 만들 필요가 없습니다. (설치 시간이 너무 길어서 매번 그렇게 하고 싶지는 않을 것 같습니다)

3. 가상환경 활성화

source <your-environment-name>/bin/activate

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

가상 환경을 성공적으로 활성화했다면 터미널 왼쪽의 모든 줄 앞에 ()이 표시되어야 합니다

그런 다음 deactivate를 입력하여 비활성화할 수 있지만 지금은 튜토리얼을 위해 활성화된 상태를 유지하세요

가상 환경에 pip 패키지 설치

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

참고: pip-install 명령을 실행하려면 활성화된 가상 환경 내에 있어야 합니다. 그렇지 않으면 가상 환경을 생성하라는 오류가 발생합니다

VS Code에서 가상 환경 사용

코드를 입력하여 VS Code를 열 수 있습니다. 터미널에서. 그러면 WSL 인스턴스에 VS Code 설치가 설치되고 열립니다. 이 설치에는 Windows 설치에 있는 모든 확장 기능(예: Python, GitHub Copilot, Jupyter)이 포함되어 있지 않습니다. (반드시) VS Code의 확장 탭을 통해 다시 설치할 수 있습니다.

통역사를 선택할 때 버전 번호가 있는 Python 버전 대신 을 선택하세요. 필요한 인터프리터는 가상 환경과 정확히 동일한 이름을 가지며 그 뒤에 다음 형식의 Python 버전 번호가 표시됩니다

• ✅ gpu-env (Python 3.11.2)
• ❌ 파이썬 3.11.2 /bin/python3
• ❌ Python 3.11.2 /usr/bin/python3

위 내용은 WSL2를 사용하는 Windows에서 NVIDIA GPU(CUDA)와 함께 Polars 사용의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!