WSL2-轻量级AI训练场景最佳生产环境

WSL2 只适用于 Win 10 、Win11

在运行 AI 软件、AI 模型训练，Linux 是最佳的操作系统。

在运行各种软件，如：Stable Diffusion Web UI 等，使用 Docker 容器运行也更方便后期的快速复用，同样的 Docker 容器在 Linux 中的资源占用等也会比 Windows 更好。

Windows 更好的图形界面，Windows 作为代码编辑等日常使用来说，Linux 系统肯定是无法媲美的。

拥有两台电脑，一台 Windows 系统，一台 Linux 系统，肯定是最优解，不过成本考虑，一台电脑兼顾，性价比更高。

在一台电脑中，同时使用 windows 和 Linux 系统的方案有很多种，

WSL 是什么

WSL（Windows Subsystem for Linux）。

WSL 是微软推出的一个兼容层，可以让用户在 Windows 上运行 Linux 的命令行工具和应用程序。

更确切地说，WSl 让让操作系统变成一台超大虚拟机，虚拟机上可以同时运行多个操作系统，包括：Windwos、Linux 系统。

WSL 支持两个版本 WSL1 和 WSL2。

WSL1 和 WSL2 本质的区分是它们设计上的不同。

WSL1 设计上，就是将 Linux 的命令转译成 Windwos 执行命令，也就是 WSL1 实际上是翻译层。

由于 WSL1 是翻译层，所以在跨文件系统上，WSL1 优于 WSL2，

WS1和WS2g\更多对比如下

WSL 2 支持 GPU 加速，可以借助 NVIDIA CUDA for WSL 来进行深度学习训练。

可以安装 `nvidia-docker` 并在 WSL 中使用 GPU 进行模型训练。

适合入门者进行轻量级 AI 模型的开发和训练，利用 Python + TensorFlow/PyTorch 等常见 AI 框架。

WSL 让开发者能够在 Windows 环境中方便地使用 Linux 上的 AI 工具和库，如 Conda、Jupyter Notebook 等，同时也能与 Windows 工具链（如 VS Code）无缝集成。

使用 WSL 作为轻量级AI训练环境的优势在于，只需要一台机器，无需切换双系统，Windows 和 linux工具无缝集成。

不过 WSL 也存在局限性，由于资源限制，较大的 AI 模型训练性能可能不如专门的 Linux 环境，但对于轻量级任务已经足够。