Una de las grandes ventajas de WSL2 es su compatibilidad con contenedores Docker y acceso a la GPU, lo que lo convierte en un entorno ideal para correr flujos de machine learning distribuido desde una única máquina con múltiples contenedores Linux. Esto permite simular ambientes de entrenamiento paralelos, microservicios de inferencia o arquitecturas de orquestación como Ray o Dask desde el entorno Windows, sin necesidad de un clúster real o acceso a la nube.
Este artículo describe cómo configurar y ejecutar cargas distribuidas de ML usando Docker, PyTorch, TensorFlow, y Ray sobre WSL2, aprovechando la integración con NVIDIA GPU y el rendimiento de Linux.
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