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Uno de los beneficios clave de WSL2 es la posibilidad de compilar binarios para Linux dentro de un entorno Linux completo, mientras se sigue trabajando desde Windows. Además, es posible configurar compilación cruzada para generar ejecutables de Windows (.exe) directamente desde WSL2, lo cual es útil para flujos de trabajo DevOps, empaquetado o testing multiplataforma.

Combinar lenguajes modernos como Deno, Go y Python permite crear soluciones backend de alto rendimiento con componentes de inteligencia artificial de forma modular y eficiente. Gracias a WSL2, es posible configurar este stack en Linux desde Windows, integrando herramientas, librerías y entornos de ejecución en un mismo flujo de trabajo.

El monitoreo de recursos y procesos es clave en cualquier entorno de desarrollo o pruebas. Gracias a la compatibilidad de WSL2 con herramientas Linux estándar, es posible usar soluciones de observabilidad como Prometheus y Node Exporter para visualizar el rendimiento del entorno WSL2 de forma clara y eficiente.

El ciclo de vida del machine learning moderno no solo involucra entrenar modelos, sino también automatizar, versionar y desplegar esos modelos en producción. Esto es lo que define el enfoque de MLOps. Gracias a su compatibilidad con herramientas de Linux, contenedores, aceleración GPU y pipelines reproducibles, WSL2 es ideal para este tipo de desarrollo desde Windows.

Una de las ventajas más potentes de WSL2 es la posibilidad de usar herramientas Linux como make y Bash para automatizar tareas en proyectos de desarrollo, ciencia de datos, o DevOps. Este artículo detalla cómo crear scripts avanzados con Bash y cómo estructurar Makefiles efectivos para ejecutar tareas complejas con un solo comando.

El desarrollo de proyectos de ciencia de datos desde Windows puede beneficiarse enormemente del uso de WSL2 con VS Code Remote. Esta combinación permite aprovechar herramientas y entornos Linux directamente desde el editor, manteniendo la flexibilidad de Windows en tareas cotidianas como análisis, visualización o modelado de datos.

Desde mediados de 2020, WSL2 ofrece soporte oficial para aceleración por GPU con NVIDIA. Esto permite ejecutar frameworks como [PyTorch](https://pytorch.org/get-started/locally/) o TensorFlow con [CUDA](https://docs.nvidia.com/cuda/wsl-user-guide/index.html) directamente desde Linux en Windows, ideal para tareas de entrenamiento y prueba de modelos de inteligencia artificial.

Desde 2022, WSL2 incluye soporte para systemd, el sistema de inicialización y gestión de servicios usado en la mayoría de las distros Linux modernas. Esto habilita la ejecución de servicios persistentes, como ssh, postgresql o docker, directamente en el entorno WSL2…

Docker y WSL2 trabajan juntos de forma nativa desde 2020. Docker Desktop para Windows ahora se basa completamente en WSL2, permitiendo ejecutar contenedores Linux sin la necesidad de Hyper-V por separado.

Una de las grandes ventajas de WSL2 es la posibilidad de instalar y ejecutar múltiples distribuciones de Linux simultáneamente, cada una con su propio sistema de archivos, paquetes y configuraciones.