在 Windows 上安装设置 io.net 环境的分步教程

点击“连接新设备”

选择您希望将硬件分组的供应商

为您的设备添加一个唯一的名称，理想格式类似于以下内容：My-Test-Device

单击“Windows”字段

如果您选择 GPU Worker，并且您的设备没有 GPU，则设置将失败

按照文档中的步骤进行 Docker、Cuda 和 Nvidia 驱动程序安装操作

在终端中运行此命令，并确保 docker desktop 在后台运行

在等待新设备连接时继续点击刷新。

要检查它是否已启用，请转到任务管理器性能，以便您在此处看到：

如果未启用，请按照下列步骤操作：

1. 要在 BIOS 或 UEFI 设置中启用虚拟化技术，您需要在启动过程中访问计算机的 BIOS 或 UEFI 配置菜单。具体步骤可能因计算机的制造商和型号而异，但以下是启用虚拟化的一般步骤。
2. 通过以管理员身份打开 PowerShell 来安装 WSL 2。为此，请在“开始”菜单中搜索“PowerShell”，右键单击“Windows PowerShell”，然后选择“以管理员身份运行”。
3. 运行以下命令以在 Windows 10/11 中启用 WSL 功能：

4. 然后，通过运行以下命令，在同一个 PowerShell 窗口中启用虚拟机平台功能：

5. 然后将 WSL 2 设置为默认版本（有时可能需要重启计算机）：

1. 转到 docker 网站：https://www.docker.com/products/docker-desktop/ 并单击 Windows 下载：
   
2. 运行安装过程，安装完成后重新启动计算机：

3. 启动 docker 桌面，在 docker 中，选择 wsl2 进行集成：

4. 通过打开 CMD 并键入以下命令来验证安装：

5. 然后，您将收到以下输出：

就是这样。您已安装并准备好了 docker。

1. 要检查您是否拥有正确的驱动程序，请在 Windows PC 上打开命令行（Windows 键 + R，键入 cmd）并在其中键入以下内容：nvidia-smi 。如果遇到以下错误消息：

C:\Users>nvidia-smi
'nvidia-smi' is not recognized as an internal or external command,
operable program or batch file.

这意味着您没有安装NVIDIA驱动程序。要安装它们，请按照以下步骤操作：

2. 转到 Nvidia 网站 https://www.nvidia.com/download/index.aspx 并输入您的 GPU 名称，然后单击搜索：

3. 单击“下载”按钮，获取适合您的 GPU 和 Windows 版本的 NVIDIA 驱动程序。

4. 下载完成后，开始安装，选择第一个选项，然后单击“同意并继续”。

5. 安装完成后，必须重新启动计算机。重新启动计算机，以确保新的 NVIDIA 驱动程序完全集成到您的系统中。
6. 重新启动计算机后，打开命令提示符（Windows 键 + R，键入 cmd）并键入以下命令：

   nvidia-smi
   

7. 您应该看到以下结果：

就是这样。您已安装并准备好正确的 NVIDIA 驱动程序。

1. 访问 NVIDIA CUDA 工具包下载页面： https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

2. 选择您的操作系统（例如 Windows）。
3. 选择体系结构（通常x86_64 64 位 Windows）。
4. 下载 exe 本地安装程序。下载文件后，运行安装程序：

5. 并按照安装过程进行操作。
6. 然后，验证安装过程。打开命令提示符（Windows 键 + R，键入 cmd）并键入以下命令：

nvcc --version

7. 你应该得到以下答案：

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2022 NVIDIA Corporation
Built on Wed_Sep_21_10:41:10_Pacific_Daylight_Time_2022
Cuda compilation tools, release 11.8, V11.8.89
Build cuda_11.8.r11.8/compiler.31833905_0

就是这样。您已安装并准备好 CUDA 工具包。

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请注意，我们现在正在安装一个 20GB 大小的容器，它包含 ML 应用程序所需的所有包，一切都发生在容器内，没有任何东西从容器流出到您的文件系统