升级Windows11 wsl Ubuntu子系统的 Python 到最新版本(3.10)

最新推荐文章于 2025-06-27 21:29:28 发布
最新推荐文章于 2025-06-27 21:29:28 发布
阅读量2.9k 收藏 2
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： Python 文章标签： ubuntu python linux
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wade1010/article/details/131549196
该文详细介绍了如何在Windows11的WSLUbuntu子系统中升级Python到3.10版本。首先，通过`wsl`命令检查和更新WSL到v2，然后添加PPA源`deadsnakes`以获取Python3.10，接着安装Python3.10，最后通过调整默认版本和修复`pip`错误来确保Python环境的正常使用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

升级Windows11 wsl Ubuntu子系统的 Python 到最新版本(3.10) | GSGUNDAM砍柴工

安装 WSL

这个过程挺简单，因为已经在商店安装过WSL了，因此只需要打开命令行，先检查一下是不是 v2 版本，不是就切换一下，然后升级。

C:\WINDOWS\system32>wsl -l -v NAME STATE VERSION * Ubuntu Running 1 C:\WINDOWS\system32>wsl --set-version Ubuntu 2 C:\WINDOWS\system32>wsl --update

搞定。然后就是折腾 Python 版本的问题。

升级 Python

首先，Python3.10 并不在 Ubuntu 20.04 的默认官方源中，需要添加源单独安装。

添加源

gsgundam@NUCHome:~$ sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa gsgundam@NUCHome:~$ sudo apt update gsgundam@NUCHome:~$ apt list | grep python3.10 WARNING: apt does not have a stable CLI interface. Use with caution in scripts. idle-python3
最低0.47元/天 解锁文章
ubuntu安装python_使用WSL在Windows上搭建Python开发环境
weixin_39930276的博客
10-28 2924
简介2016年，微软推出了Windows Subsystem for Linux(WSL)，这使得Windows具有了强大的Unix功能。2019年5月，微软宣布发布了具有更新架构的WSL2，该架构改进了WSL的许多方面——特别是文件系统的性能方面。我已经关注WSL一段时间了，但是现在WSL2即将发布，我决定安装并试用它。在我使用它的这几天里，我真的很喜欢这种体验。Windows 10和...
使用WSL安装&配置&升级Ubuntu
崖边垂钓者
07-01 1万+
我们可以备份下配置文件(sudo cp /etc/apt/sources.list.d/ubuntu.sources /etc/apt/sources.list.d/ubuntu.sources.bak)后，使用命令。方法1：在过访问 Windows“开始”菜单并键入已安装的发行版的名称，可以直接打开 Linux 发行版。就文件内容而言，配置项少多了，也简化了许多，24.04源可以在网上找到一大堆，我们替换下即可。比如我们系统当前安装了默认系统Ubuntu，之后又想安装。，其中替换为对应系统版本即可，如。
win10在终端更新python_使用 wsl-terminal 更好地体验 Win 10 WSL 终端环境
weixin_39867662的博客
12-10 401
WSL 从最初功能不全 bug 遍地都是，到现在除了少数几个比较顽固的 bug 外，基本足以正常使用了。但自带终端模拟器的体验依然非常糟糕，而且在可以预期的未来都不会有太大的长进了。我是从去年 8 月开始开发 wsl-terminal(中文页面)的，期间因为想不到可以添加什么功能而搁置了比较长时间。最近心血来潮，添加了很多实用功能，用户体验也会上升很多。希望有在使用的朋友可以多反馈下意见建议，如果...
WSL2+Ubuntu24.04+pycharm深度学习环境配置
weixin_57138233的博客
05-15 1267
本文将指导如何在Windows系统上安装WSL（Windows Subsystem for Linux），并配置深度学习环境。首先，确保CPU虚拟化功能已开启，并在Windows功能中启用“适用于Linux的Windows子系统”和“虚拟机平台”。接着，通过命令行安装所需的Linux子系统，并可以将其导出或移动到其他磁盘。安装完成后，可以进一步配置WSL2环境，包括安装Anaconda、PyTorch、CUDA和cuDNN等深度学习工具。此外，还提供了如何解决安装CUDA时可能遇到的gcc版本不匹配问题的建
WSL更新版本，从WSL1到WSL2
playerofIE的博客
04-10 1915
1.先查看当前wsl和linux信息。需要更新的Linux名字。2.运行命令修改版本。
WSL：wsl 1 升级为 wsl 2，安装Ubuntu-22.04
weixin_51718990的博客
07-30 1349
wsl 1 升级为 wsl 2的步骤及遇到的问题
3.Windows11 with WSL2 Ubuntu 子系统下安装minicoda
07-05 763
本次主要介绍在Windows11和WSL2子系统Ubuntu 22.04环境下，如何安装minicoda。
Windows 安装 wsl Linux子系统和数据库
2301_76475469的博客
04-25 964
Windows 安装 wsl Linux子系统和数据库，步骤代码齐全！
win11下安装wsl ubuntu以及cuda-pytorch
u010192735的专栏
07-26 577
通过conda创建一个名为pytorch的虚拟环境，3.9是python的版本，都可以按自己需求改，一定要指定具体 python 版本。如：wsl --import ubuntu E:\wslubuntu E:\wslubuntu\ubuntu-20.04.tar。wsl --import ubuntu [新安装路径] E:\wslubuntu\ubuntu-20.04.tar。输入命令：sh Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh。执行source activate。
windows+WSL（ubuntu22）下的通义千问（7B-Chat）部署、lora微调初探
pipupip的博客
01-12 1691
在windows的linux子系统中，部署ubuntu22，并部署通义千问，尝试微调。
WSL升级：从WSL1升级到WSL2
u013250861的博客
12-13 2765
将您当前的发行版从 WSL1 升级到 WSL2。在 PowerShell 或命令提示符下运行以下命令,将发行版名称替换为上一部分中显示的名称。所以在我们的例子中,命令看起来像,
WSL升级为WSL2
西岸贤
03-28 4322
本文介绍将WSL升级为WSL2的具体步骤。
升级WSL Ubuntu内核从5.10到5.15
Double Galaxy
05-08 1902
但是，它可能不会立即更新到最新的内核版本。进入到解压缩的目录 $ cd WSL2-Linux-Kernel-linux-msft-wsl-5.15.57.1/ 使用命令 $ sudo make KCONFIG_CONFIG=Microsoft/config-wsl -j4编译源代码，其中-j4，使得make最多允许编译命令通过4个线程同时执行，这样可以更有效的利用CPU资源，使得编译速度更快。.1.tar.gz版本编译，而舍弃有bug的linux-msft-wsl-5.15.57.1.tar.gz版本。
WSL升级到24.04
最新发布
Drug discovery
06-27 331
下载并安装新软件包后，系统会提供删除过时软件包的功能。将其中的Prompt部分改为： Prompt=lst。”，以避免与服务重启相关的中断。
Ubuntu18.0之获取CPU/GPU/Memory等信息(七十六)
Android系统攻城狮
08-04 615
# sudo apt install neofetch `:+ssssssssssssssssss+:` --------------- -+ssssssssssssssssssyyssss+- OS: Ubuntu 18.04.5 LTS x86_64 .osssssssssssssss.
wsl更新Linux内核
hacdragon的博客
05-21 1436
2、找微软wsl配置文件[microsoft/WSL2-Linux-Kernel](WSL2-Linux-Kernel/config-wsl at linux-msft-wsl-6.1.y · microsoft/WSL2-Linux-Kernel · GitHub)，配置文件复制到刚刚解压的文件下，文件名为’‘’ .config ‘’’3、准备编译内核[WSL升级到最新版本Linux内核headers的方法](WSL升级到最新版本Linux内核headers的方法 - 知乎 (zhihu.com))
如何升级wsl?将已安装的wsl1系统无损升级为wsl2! _φ(❐_❐✧ windows教程
热门推荐
寻觅的博客
05-28 1万+
文章目录升级本地wsl升级已安装的wsl 升级本地wsl 首先你要确保你的windows版本 对于x64系统：1903 版或更高版本，内部版本18362或更高版本。 ARM64 系统：20H1(2004) 版本或更高版本，内部版本19041年或更高版本。 升级已安装的wsl需要先将我们系统的wsl升级,下面是两种架构的升级包,如果你不知道你是什么架构哪下x64就对了。 x64: https://wslstorestorage.blob.core.windows.net/wslblob/wsl_update
WSL2升级ubuntu 22.04
feichangyanse的博客
10-31 1023
【代码】WSL2升级ubuntu 22.04。
【python基础】windows下python环境版本更新教程_python 版本升级windows
youpwwcc的博客
04-10 9462
python更新共有两种常见的方法：一是可以通过命令行【linux服务器、mac、win系统】、二是可以通过重新安装【windows、mac、linux图形化系统中】进行更新，
windows11中怎么训练自己本地的deepseek
03-14
<think>好的，我需要帮助用户在Windows 11上设置和运行DeepSeek模型的训练环境。首先，我得回顾一下用户提供的引用内容，里面提到了通过Ollama部署DeepSeek R1大模型，并且提到了设置环境变量来指定模型存储目录。不过用户现在的问题是关于训练环境，而不仅仅是部署运行，所以可能需要更深入的配置。 首先，训练大模型通常需要强大的硬件支持，尤其是GPU。用户需要确认自己的电脑是否有足够的显存。根据引用中的信息，DeepSeek-R1有不同版本适配不同显存，但训练可能需要更高的资源，比如至少16GB以上的显存，这可能需要NVIDIA的高端显卡，如RTX 3090或A100。如果用户显存不够，可能需要考虑云服务或者简化模型。 接下来，软件环境方面，Windows 11本身可能不如Linux方便，但可以通过WSL2来安装Ubuntu子系统，这样能更方便地使用Linux下的工具链。安装CUDA和cuDNN也是必须的，这需要根据显卡型号下载对应版本。此外，Python环境需要配置好，建议使用Anaconda来管理虚拟环境，避免依赖冲突。安装PyTorch时要注意选择支持CUDA的版本。 然后，用户可能需要获取DeepSeek的模型代码和预训练权重。这部分可能需要从官方仓库克隆，比如GitHub，或者联系DeepSeek团队获取。如果代码是基于Hugging Face的Transformers库，可能需要安装相应的库。数据准备也是关键，用户需要准备好训练数据集，并进行预处理，比如分词、格式化等。 训练脚本的配置可能需要调整超参数，比如学习率、批次大小，由于显存限制，可能需要使用梯度累积等技术。同时，监控训练过程需要使用TensorBoard或其他工具，确保模型正常收敛。 用户可能遇到的问题包括环境配置错误、显存不足、依赖冲突等。需要指导他们如何排查这些问题，例如检查CUDA是否安装正确，通过nvidia-smi查看GPU状态，使用conda清理环境等。 最后，用户可能需要优化训练效率，比如使用混合精度训练或者分布式训练，但这在单机上可能较难实现，所以需要根据实际情况调整。 总结步骤大致是：检查硬件、安装WSL2、配置CUDA环境、设置Python虚拟环境、获取模型代码和数据、调整训练参数、运行和监控训练。同时，提供相关问题的建议，比如显存不足时的解决方案，或者如何监控训练过程。</think>在Windows 11上训练DeepSeek大模型需要经过环境配置、依赖安装和资源调优等关键步骤。以下是具体操作指南： ### 一、硬件环境准备 1. **GPU显存验证** - 打开命令提示符执行`nvidia-smi`查看显存容量 - 训练建议配置：至少16GB显存（如RTX 3090/A10）[^1] - 若显存不足可尝试： * 使用参数冻结技术 * 启用梯度累积 * 采用混合精度训练 ### 二、软件环境搭建 ```powershell # 1. 安装Windows Subsystem for Linux (WSL2) wsl --install -d Ubuntu-22.04 # 2. CUDA工具包安装（需与显卡驱动匹配） sudo apt install nvidia-cuda-toolkit nvcc --version # 验证安装 # 3. 创建Python虚拟环境 conda create -n deepseek python=3.10 conda activate deepseek # 4. 安装深度学习框架 pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 ``` *注意：具体CUDA版本需根据显卡驱动选择* ### 三、模型训练配置 1. **获取模型代码** ```bash git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-LLM.git cd DeepSeek-LLM && pip install -r requirements.txt ``` 2. **数据预处理** - 将训练数据转换为`.jsonl`格式 - 建议使用HuggingFace Datasets进行数据管理 ```python from datasets import load_dataset dataset = load_dataset("json", data_files="train_data.jsonl") ``` 3. **启动分布式训练** ```bash torchrun --nproc_per_node=4 train.py \ --model_name deepseek-7b \ --batch_size 2 \ --gradient_accumulation_steps 8 \ --fp16 True ``` *参数说明：* - `nproc_per_node`: GPU数量 - `gradient_accumulation_steps`: 显存不足时增大该值 ### 四、环境优化技巧 1. **Ollama存储配置（引用自文档）** 在WSL子系统中设置环境变量： ```bash echo &#39;export OLLAMA_MODELS=/mnt/d/ollama_models&#39; >> ~/.bashrc source ~/.bashrc ``` 此配置将模型存储指向Windows系统的D盘[^1] 2. **性能监控方案** - 使用`nvtop`监控GPU利用率 - 通过TensorBoard可视化训练过程 ```bash tensorboard --logdir=./logs --bind_all ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值