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 13:32] – [4.2 GPU access blocked by the operating system] pengge
+++ qflow:win11_gpu [2026/07/20 17:12] (当前版本) – 外部编辑 127.0.0.1
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-====== qflow gpu 容器版 windows11_wsl2 安装 ✔ ======
+====== qflow gpu 容器版 windows11_wsl2 安装 ======
 适用系统: window11\\
+<WRAP alert 40% hide>待工程师改进...</WRAP>
 ----
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 <code powershell>
 winver            # 我使用的版本是: Windows 11 25H2(26200.8655)
+或
+systeminfo | findstr "OS"
 </code>
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 <code powershell>
-wslc run --rm --gpus all \
+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 报错处理 =====
+===== 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。
-==== 4.1 错误代码: HCS_E_SERVICE_NOT_AVAILABLE ====
+===== 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>
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 <wrap notice>务必重启电脑</wrap>, 让更改生效
-==== 4.2 GPU access blocked by the operating system ====
+==== 7.2 GPU access blocked by the operating system ====
 <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
+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
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 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)
-[[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
+> [[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)
+> <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
-用 GPU 跑计算或 AI 相关任务，选用 Game Ready 驱动 会更合适
+===== 登录访问使用 =====
+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~~