WSL2下Ubuntu20.04环境配置（Anaconda、Pytorch、CUDA安装）与项目导入

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WSL2+Ubuntu20.04安装

迁移WSL2

配置 WSL2 访问 Windows 上的代理

linux安装Conda

CUDA安装

Pytorch安装

项目导入与运行

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1. WSL2+Ubuntu20.04安装

1. 搜索 Windows PowerShell，用管理员权限打开，执行 wsl --install 指令下载 wsl。

2. 在 Microsoft Store 中下载 Ubuntu20.04。

3. 下载完 Ubuntu 后直接打开会出现问题，需要先下载内核：https://aka.ms/wsl2kernel，下载完成后双击安装即可。

4. 安装好内核后再打开 Ubuntu，可以设置用户名和密码。（只接受包含小写字母、数字和特定字符的 UNIX 用户名，输入密码时切换成英文输入法）。

5. 设置完毕后，可以使用 wsl -l -v 查看安装的版本。

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迁移WSL2

1. 查看已安装的WSL的名称和版本，在Powershell中输入以下命令：

wsl -l --all -v

2. 导出系统到指定位置，wsl --export <系统名> <导出目录>

wsl --export Ubuntu-20.04 D:\wsl-ubuntu-20.04.tar

3. 删除当前C盘中的wsl系统

wsl --unregister Ubuntu-20.04

4. 导入系统到指定位置，wsl --import <系统名> <安装位置> WSL版本号

wsl --import Ubuntu-20.04 E:\wsl-ubuntu-20.04 E:\wsl-ubuntu-20.04.tar --version 2

5. 配置之前的默认登录用户，ubuntu2004.exe config --default-user <用户名>

ubuntu2004.exe config --default-user zhipengyang

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配置 WSL2 访问 Windows 上的代理

有两个关键步骤： 1. WSL2 中配置的代理要指向 Windows 的 IP； 2. Windows 上的代理客户端需要允许来自本地局域网的请求；

由于 Linux 子系统也是通过 Windows 访问网络，所以 Linux 子系统中的网关指向的是 Windows，DNS 服务器指向的也是 Windows，基于这两个特性，我们可以将 Windows 的 IP 读取出来。

例如，在 Ubuntu 子系统中，通过 cat /etc/resolv.conf 查看 DNS 服务器 IP。

# This file was automatically generated by WSL. To stop automatic generation of this file, add the following entry to /etc/wsl.conf:
# [network]
# generateResolvConf = false
nameserver 10.255.255.254

可以看到 DNS 服务器是 10.255.255.254，通过环境变量 ALL_PROXY 配置代理：

export ALL_PROXY="http://10.255.255.254:7890"

7890 是 Windows 上运行的代理客户端的端口，记得要在 Windows 代理客户端上配置允许本地局域网请求。

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linux安装Conda

1. 使用wegt命令从官方网站下载安装包

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.03-1-Linux-x86_64.sh

2. 使用bash命令安装Anaconda，bash指令后面 -p 指定anaconda3安装路径。

sudo bash Anaconda3-2023.03-1-Linux-x86_64.sh -p /usr/local/anaconda3

3. 若要删除安装包（可选）

（1）返回到主目录

\\wsl.localhost\Ubuntu-20.04\home\xql020

（2）运行 rm 命令删除

rm Anaconda3-2023.03-1-Linux-x86_64.sh

4. 环境激活与创建

（1）进入Ananconda安装目录

cd /usr/local/anaconda3

（2）激活base环境

source bin/activate

（3）创建名为myenv 的python3.7环境

conda create -n myenv python=3.10

（4）激活环境

conda activate myenv 

（5）退出当前环境

conda deactivate

（6）删除名为myenv的虚拟环境

conda remove --myenv --all

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CUDA安装

1. 点进对应cuda toolkit版本选择的网址:CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer，选择对应版本下载（注意选择WSL版或者自己系统对应的），如下图，然后复制红框里的代码安装即可。

2. 安装成功后会在ubuntu/usr/loacl文件下出现关于安装的cuda版本的文件夹

3. 系统环境配置

（1） 直接在终端运行

sudo touch /etc/profile.d/cuda.sh

echo 'export PATH=/usr/local/cuda/bin/:$PATH' | sudo tee -a /etc/profile.d/cuda.sh

echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64/:/usr/lib/wsl/lib/:$LD_LIBRARY_PATH' | sudo tee -a /etc/profile.d/cuda.sh

（2）运行 vim ~/.bsahrc ，在文件末尾增加以下代码（注意红色字体，须修改为自己系统里对应的），保存后运行 source ~/.bashrc

【在修改完~/. bashrc 后，可以按下键盘上的Ctrl + O 键，然后按下Enter 键保存修改。  如果你使用的是Vim 编辑器，可以按下Esc 键，然后输入:wq 并按下Enter 键保存修改并退出编辑器。】

export PAHT=/usr/local/cuda/bin:$PATH

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

export PATH=/usr/local/cuda-12.2/bin${PATH:+:${PATH}}

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.2/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-12.2

（3）命令验证:关闭ubuntu终端重新打开输入以下代码，显示如下信息表示安装成功

nvcc -V

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Pytorch安装

1. 进入Pytorch官网（https://pytorch.org/get-started/previous-versions/），选择自己想要的Pytorch与CUDA版本，运行如下所示的相关指令：

# CUDA 11.8
conda install pytorch==2.5.0 torchvision==0.20.0 torchaudio==2.5.0  pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia
# CUDA 12.1
conda install pytorch==2.5.0 torchvision==0.20.0 torchaudio==2.5.0 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia
# CUDA 12.4
conda install pytorch==2.5.0 torchvision==0.20.0 torchaudio==2.5.0 pytorch-cuda=12.4 -c pytorch -c nvidia
# CPU Only
conda install pytorch==2.5.0 torchvision==0.20.0 torchaudio==2.5.0 cpuonly -c pytorch

如果想知道自己显卡版本对应CUDA版本可以前往（https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html）查看，理论上可以安装低版本CUDA。

2. 验证， 检查 PyTorch 是否正确安装并与 GPU 兼容，显示下图所示内容，证明安装成功。

python
import torch
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.cuda.current_device())
print(torch.cuda.get_device_name(0))

3. 退出python界面

（1）ctrl + d
（2）输入：quit()
（3）输入: exit()

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项目导入与运行

1. 项目导入，将E盘文件"LLM"复制到Ubuntu中

cp -r /mnt/e/LLM /home/zhipengyang/ 

2. VSCode远程运行

在VSCode中安装WSL插件，点击左下角WSL，链接到WSL，打开项目文件夹。新建终端，cd到项目所在目录，即可开始编译。

参阅‘小熊吃玉米’的原文：https://blog.csdn.net/weixin_47104238/article/details/136685872整理，若有侵权请联系作者删除。