WSL2-轻量级AI训练场景最佳生产环境

WSL2 只适用于 Win 10 、Win11 

在运行 AI 软件、AI 模型训练,Linux 是最佳的操作系统。

在运行各种软件,如:Stable Diffusion Web UI 等,使用 Docker 容器运行也更方便后期的快速复用,同样的 Docker 容器在 Linux 中的资源占用等也会比 Windows 更好。

Windows 更好的图形界面,Windows 作为代码编辑等日常使用来说,Linux 系统肯定是无法媲美的。

拥有两台电脑,一台 Windows 系统,一台 Linux 系统,肯定是最优解,不过成本考虑,一台电脑兼顾,性价比更高。

在一台电脑中,同时使用 windows 和 Linux 系统的方案有很多种,

  1. windows 中安装虚拟机,如:virtual box等。

  2. windows 、Linux 双系统

  3. windows wsl 虚拟化

WSL 是什么

WSL(Windows Subsystem for Linux)。

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WSL 是微软推出的一个兼容层,可以让用户在 Windows 上运行 Linux 的命令行工具和应用程序。

更确切地说,WSl 让让操作系统变成一台超大虚拟机,虚拟机上可以同时运行多个操作系统,包括:Windwos、Linux 系统。

WSL2 VS WS1

WSL 支持两个版本 WSL1 和 WSL2。

WSL1 和 WSL2 本质的区分是它们设计上的不同。

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WSL1 设计上,就是将 Linux 的命令转译成 Windwos 执行命令,也就是 WSL1 实际上是翻译层。

由于 WSL1 是翻译层,所以在跨文件系统上,WSL1 优于 WSL2,

WS1和WS2g\更多对比如下

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WSL 轻量级AI训练支持

硬件加速支持

WSL 2 支持 GPU 加速,可以借助 NVIDIA CUDA for WSL 来进行深度学习训练。

可以安装 `nvidia-docker` 并在 WSL 中使用 GPU 进行模型训练。

轻量级训练场景

适合入门者进行轻量级 AI 模型的开发和训练,利用 Python + TensorFlow/PyTorch 等常见 AI 框架。

跨平台兼容性

WSL 让开发者能够在 Windows 环境中方便地使用 Linux 上的 AI 工具和库,如 Conda、Jupyter Notebook 等,同时也能与 Windows 工具链(如 VS Code)无缝集成。

使用 WSL 作为轻量级AI训练环境的优势在于,只需要一台机器,无需切换双系统,Windows 和 linux工具无缝集成。

不过 WSL 也存在局限性,由于资源限制,较大的 AI 模型训练性能可能不如专门的 Linux 环境,但对于轻量级任务已经足够。

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