差别

这里会显示出您选择的修订版和当前版本之间的差别。

--- qflow:win11_gpu [2026/07/10 09:58] – 创建 pengge
+++ qflow:win11_gpu [2026/07/20 17:12] (当前版本) – 外部编辑 127.0.0.1
@@ 行 1: / 行 1: @@
 ====== qflow gpu 容器版 windows11_wsl2 安装 ======
-适用系统：window11\\
+适用系统: window11\\
+<WRAP alert 40% hide>待工程师改进...</WRAP>
 ----
-===== 1. 安装 WSL_Ubuntu 24.04 LTS =====
+===== 1 我的系统 =====
+打开 ''cmd'' 或 ''powershell'', 输入 ''winver'', 弹出窗口显示版本号
+<code powershell>
+winver            # 我使用的版本是: Windows 11 25H2(26200.8655)
+或
+systeminfo | findstr "OS"
+</code>
+安装驱动, 激活系统, 优化, 安装输入法等忽略
+===== 2 wsl 安装 =====
+. 以管理员身份打开 PowerShell: 在 "开始" 菜单搜索 ''PowerShell'', 右键选择 "以管理员身份运行"
+. 更新到 WSL 预发布版：运行以下命令
+<code powershell>
+wsl --update --pre-release
+</code>
+. 重启 WSL 服务: 更新完成后, 运行此命令让更改生效
+<code powershell>
+wsl --shutdown
+</code>
+. 验证 wslc 是否可用: 关闭并重新打开你的终端(PowerShell 或 Windows 终端)
+<code powershell>
+wslc --version
+</code>
+如果看到类似 2.9.3.0 的版本号, 就说明 WSL 容器功能已经就绪了
+===== 3 容器功能验证 =====
+验证 cpu 容器功能:
+<code powershell>
+wslc run --rm swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ddn-k8s/docker.io/hello-world:latest
+</code>
+验证 gpu 容器功能:
+<code powershell>
+wslc run --rm --gpus all `
+  swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ddn-k8s/docker.io/nvidia/cuda:12.4.0-base-ubuntu22.04 nvidia-smi
+</code>
+===== 4. 宿主机安装 server.py 服务 =====
+安装说明：点击链接, [[qflow:server|在 Linux 下安装 server.py 服务]] 跟着文档安装好证书服务, 再进行下一步。
+===== 5. 导入镜像 =====
+<code bash>
+wslc pull ccr.ccs.tencentyun.com/lxkt/qflowgpu:latest
+</code>
+===== 6. 启动容器 =====
+<code powershell>
+docker run -d --name qflowgpu `
+  --ulimit memlock=-1:-1 --ulimit stack=-1:-1 --gpus all --shm-size=128G `
+  -e SELINUX=disabled -p 0.0.0.0:80:80 -p 0.0.0.0:81:81 -p 0.0.0.0:2297:2297 `
+  --hostname=mstation ccr.ccs.tencentyun.com/lxkt/qflowgpu:latest
+</code>
+===== 7 报错处理 =====
+==== 7.1 错误代码: HCS_E_SERVICE_NOT_AVAILABLE ====
+<code powershell>
+PS C:\WINDOWS\system32> wslc run --rm hello-world
+由于未安装所需的特性，无法启动操作。
+错误代码: HCS_E_SERVICE_NOT_AVAILABLE
+</code>
+<wrap em>解决方法</wrap>
+检查并启用必需的 Windows 功能: WSL 2 依赖于 ''VirtualMachinePlatform'' 功能
+以管理员身份打开 PowerShell, 运行以下命令来启用它(如果已经启用, 命令会提示状态, 不会造成问题)
+<code powershell>
+Enable-WindowsOptionalFeature -Online -FeatureName VirtualMachinePlatform -All
+</code>
+<wrap notice>务必重启电脑</wrap>, 让更改生效
-**方法一：**
+==== 7.2 GPU access blocked by the operating system ====
-参考microsoft官方教程安装https://learn.microsoft.com/zh-cn/windows/wsl/install
+<code powershell>
+PS C:\WINDOWS\system32> wslc run --rm --gpus all `
+  swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ddn-k8s/docker.io/nvidia/cuda:12.4.0-base-ubuntu22.04 nvidia-smi
+Failed to initialize NVML: GPU access blocked by the operating system
+Failed to properly shut down NVML: GPU access blocked by the operating system
+</code>
-**方法二：**也可以图形化安装：
+<wrap em>🔍 问题原因</wrap>
-从 Microsoft Store 安装如果您更习惯图形界面，可以在 Windows 应用商店中下载：
+在 WSL 2 中访问物理 GPU, 需要满足以下条件, 否则就会出现这个错误:
-a.打开 Microsoft Store;
+> 1. 正确的驱动版本: 需要在 Windows 宿主机上安装专门为 WSL 2 设计的 NVIDIA 驱动. 而不是在 Linux 发行版(如 Ubuntu)内安装驱动
+> 2. WSL 2 配置: 需要确保 WSL 2 的虚拟化平台功能已正确启用
-b.搜索 Ubuntu 24.04 LTS;
+<wrap em>🔧 解决方案</wrap>
-c.点击“获取”或“安装”。
+检查并安装正确的 NVIDIA 驱动(在 Windows 宿主机上)
-===== 2. 安装 Docker =====
+访问 NVIDIA 官网, 下载 "NVIDIA CUDA on WSL" 驱动, 或包含 WSL 支持的 Windows 驱动程序(通常版本号在 570 以上)
-点击链接, 从<wrap em>安装 Docker</wrap>章节开始: [[qflow:ubuntu_gpu#安装 Docker|跳转到安装 Docker章节]] 跟着文档安装到此章节再返回此文档
+> [[https://www.nvidia.cn/drivers|前往 NVIDIA 官网]] → 选择正确的显卡型号 → <wrap em>关键步骤:</wrap> 在操作系统(Operating System)下拉菜单中, 选择 Windows 11 或 Windows 10
+>
+> <wrap hi>选择 Game Ready 驱动</wrap>, (无论是 Game Ready 还是 Studio 都已经集成了对 WSL 2 中 CUDA 和 DirectML 的支持)
+>
+> 用 GPU 跑计算或 AI 相关任务，选用 Game Ready 驱动 会更合适
-===== 3. qflow cpu 容器版 =====
+===== 登录访问使用 =====
-点击链接, 从<wrap em>导入镜像</wrap>章节开始: [[qflow:quickstart_cpu#导入镜像|跳转到导入镜像章节]] 跟着文档安装到结尾
+跳转到: [[qflow:quickstart_gpu|5. 对容器登录、上传下载]] 跟着文档进行到文档结束。
 ~~DISCUSSION:off~~