安装
- 安装与启动
- 下载 Windows 客户端（内置 Linux 子系统，提供原生 Linux 开发体验）这个版本
- 下载完之后可以直接安装
- 启动BML CodeLab(如果安装完可以直接打开则跳过后续步骤)
如果报错wsl则先配置wsl2, 如果报错docker则需要安装 docker镜像。
wsl2配置
- 管理员身份打开 powershell，输入下面指令。
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| $$ Enable-WindowsOptionalFeature -Online -FeatureName VirtualMachinePlatform
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在 PowerShell 中运行下面指令以将 WS L转变为 WSL2 。
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| $$ wsl --set-default-version
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查看当前子系统列表
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| $$ wsl -l -v
NAME STATE VERSION
* Ubuntu-20.04 Running 1
bml-codelab Running 2
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如果有 bml-codelab 则子系统存在，而且是 wsl2 分发版
启动 bml-codelab
如果报错Failed to set version to docker-desktop: exit code: -1
需要：NoLsp.exe 下载地址
cmd管理员下执行
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| $$ NoLsp.exe c:\windows\system32\wsl.exe
Success!
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docker安装镜像
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| $$ docker load --input codelab_cpu.0.3.2.tar.gz
762d8e1a6054: Loading layer [==================================================>] 91.39MB/91.39MB e45cfbc98a50: Loading layer [==================================================>] 15.87kB/15.87kB d60e01b37e74: Loading layer [==================================================>] 12.29kB/12.29kB b57c79f4a9f3: Loading layer [==================================================>] 3.072kB/3.072kB 4b7de42b7ca3: Loading layer [==================================================>] 870.1MB/870.1MB 5e86736c169f: Loading layer [==================================================>] 805.9kB/805.9kB 8a6ada0c0934: Loading layer [==================================================>] 2.327MB/2.327MB d5a0861e1d8c: Loading layer [==================================================>] 1.295GB/1.295GB 3f9d86b3f7a5: Loading layer [==================================================>] 3.072kB/3.072kB 7c4f5dae3140: Loading layer [==================================================>] 11.4MB/11.4MB 4dea97a4c622: Loading layer [==================================================>] 12.8kB/12.8kB bdc626aed6fe: Loading layer [==================================================>] 40.33MB/40.33MB aa5f0d69148a: Loading layer [==================================================>] 6.144kB/6.144kB 159f6dd6ce7b: Loading layer [==================================================>] 3.584kB/3.584kB f2d43b4d5a6f: Loading layer [==================================================>] 2.56kB/2.56kB 9da1e585de35: Loading layer [==================================================>] 16.9kB/16.9kB b25860c4d9f8: Loading layer [==================================================>] 17.41kB/17.41kB 9acba5ef0eb3: Loading layer [==================================================>] 32.26kB/32.26kB b20dad55177e: Loading layer [==================================================>] 13.31kB/13.31kB d9f4e5d74149: Loading layer [==================================================>] 3.808MB/3.808MB fddb2663004d: Loading layer [==================================================>] 6.144kB/6.144kB 0ee6855b88fd: Loading layer [==================================================>] 42.5kB/42.5kB 824cee98dd03: Loading layer [==================================================>] 3.072kB/3.072kB d69f4ef5eae2: Loading layer [==================================================>] 630MB/630MB 57082fc6ece1: Loading layer [==================================================>] 4.608kB/4.608kB
$$ docker images
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
hub.baidubce.com/jarvis2/codelab cpu2021-01-11 4bbbf92b2eaa 6 weeks ago 2.83GB
# 如果当前机器无GPU卡，启动命令为：
$$ docker run -d -p {本地启动的端口, 可以是8552}:8670 -v /home/work/codelab:/home/work/mnt --privileged {镜像的名称或镜像的ID, 上面对应是4bbbf92b2eaa}
如果当前机器有GPU卡，启动命令为：
docker run -d -p {本地启动的端口, 可以是8552}:8670 -v /home/work/codelab:/home/work/mnt -–gpus all --privileged
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win10桌面启动BML CodeLab
成功！