wsl2(ubuntu22.04)の環境が壊れ不具合が出てきたため、24.04への移行して再構築します。加えて、現環境を別ドライブであるHDDへと保存先を移動します。
最終的な構成：
SSD: デフォルトのwslの環境置き場 → 24.04を新たに構築
HDD: バックアップ、サブ環境 → 古い22.04環境をSSDから移動
古い環境の保存先変更
通常はexportでtarファイルで出力して、それをimportと面倒でしたが、Windows 11 25H2や最新WSL環境では「wsl --manage <distro> --move <new_location>」というコマンドで直接仮想環境の移動が出来る・・・とのことでやってみたら出来ました。公式ドキュメントには現状で記述が見当たらず。最新のwslでは利用できました。
wsl --manage Ubuntu-22.04 --move D:\wsl-distros\Ubuntu-22.04
時間かかります。だいぶ育ったVHDファイルですからコピーだけでも時間がかかるでしょう。もちろん、今までのtarファイル経由でも時間はかかります。放置して映画でも見ている間に終了。こんな機能もっとやはく搭載してほしかった。
ubuntu24.04を今後はデフォルトにして、過去ファイル必要な時には旧環境を起動します。
wsl2で22.04のubuntu環境構築
python
build出来る環境を整えます。
sudo apt update
sudo apt install build-essential libbz2-dev libdb-dev \
libreadline-dev libffi-dev libgdbm-dev liblzma-dev \
libncursesw5-dev libsqlite3-dev libssl-dev \
zlib1g-dev uuid-dev tk-dev
uvで環境を整えます。
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
uv python install 3.11 3.12 3.13
docker
get.docker.comのスクリプトでOK問題なさそうでした。古いという記述もあったけれども、最新版がしっかりinstallされていました。もちろん、公式通りやるのが良いかもしれません。
curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh
sh get-docker.sh
sudo usermod -aG docker $USER
userで使いたいので、こちらも追加。
CUDA
wsl2の場合はwindows側にドライバーが入っているはずなので、toolkitとcontainer toolkitの2つをinstallします。後者はcontainerから利用したい場合・・・ですね。
- Cuda toolkitをダウンロードしてinstall
- Container Toolkitもrepositoryを追加してセットアップ。
最後に
sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:13.0.2-base-ubuntu24.04 nvidia-smi
などでコンテナからGPUが見えているのか確認。
おわり
