WSL开发环境配置指南

1. WSL 安装 Ubuntu20.04

   • wsl --list --online 查看能够使用的linux发行版
   • wsl --install Ubuntu-20.04 安装Ubuntu2004发行版
   • wsl --shutdown Ubuntu-20.04 关闭Ubuntu2004发行版
   • wsl --export Ubuntu-20.04 W:\Linux\Ubuntu\Ubuntu-20.04\Ubuntu2004.tar 将Ubuntu2004发行版导出
   • wsl --unregister Ubuntu-20.04 卸载Ubuntu2004发行版
   • wsl --import Ubuntu-20.04 W:\Linux\Ubuntu\Ubuntu-20.04 W:\Linux\Ubuntu\Ubuntu-20.04\Ubuntu2004.tar 重新导入Ubuntu2004发行版
   • ubuntu2004 -> passwd -> exit 进入系统设置root密码并退出
   • ubuntu2004 config --default-user wanghao -> sudo passwd 创建默认用户并设置密码

2. 终端个性化配置

   • 配置vim
   • 配置bash 将ohmyposh、wsl-open作为可执行文件放入/usr/local/bin/中并赋予755权限，由用户自行管理

3. apt源配置

   • cd /etc/apt -> sudo cp sources.list sources.list.save -> sudo vim sources.list -> sudo apt update -> sudo apt upgrade 备份原始源地址修改为国内清华源地址并更新通过sudo apt安装的软件将会存放在/usr/bin/中由系统管理

4. 安装docker

   • https://docs.docker.com/engine/install/ubuntu/ 安装docker引擎以及相关插件
   • https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/latest/install-guide.html 安装NVIDIA Container ToolKit

5. 安装NVIDIA CUDA ToolKit、cuDNN和TensorRT

   • https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/#wsl 务必不要安装cuda-drivers并且应该安装cuda-toolkit-12.1
   • https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download wsl-cuda源中没有cudnn包因此需要下载cudnn=8.9.0的deb包并且至少应该安装libcudnn-dev包
   • https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/install-guide/index.html#maclearn-net-repo-install 安装tensorrt=8.6.1的deb包，可完整安装

6. 安装一些必要的额外库

   • cmake=3.23以上 方便编译较新的项目如llama.cpp等
   • pkg-config 方便获取编译和链接标志
   • gdb 方便调试C++程序
   • libboost-all-dev C++开发
   • ffmpeg 音视频编解码
   • p7zip 文件解压缩
   • libfreeimage-dev 图像处理
   • libfreetype6-dev 字体渲染
   • libgdbm-dev 数据库引擎
   • libffi-dev 接口调用约定