HeyGem.ai WSL Docker GPU 部署完整指南先排掉 4 类故障再动手【免费下载链接】Duix-Avatar Truly open-source AI avatar(digital human) toolkit for offline video generation and digital human cloning.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/he/Duix-Avatar本文面向 HeyGem.ai 数字人项目针对 WSL Docker 部署时Docker GPU 识别不到的常见故障讲解 WSL 无法识别 GPU、Docker 调不动 GPU、服务反复重启等现象的定位方法并完成三个服务的本地部署与验收。为什么 WSL 里的 Docker 识别不到 GPU先搞懂这一点WSL2 本质上是一台轻量虚拟机物理显卡长在 Windows 一侧。只要 Windows 端的 NVIDIA 驱动支持 WSL2 直通510.06 及以上版本并且 Docker Desktop 使用 WSL2 后端容器就能直接拿到物理 GPUWSL 里面反而不用装任何东西。所以WSL 下 Docker 识别不到 GPU这类问题多数出在 Windows 驱动或 Docker Desktop 设置上而不是 WSL 内部。纯 Linux 裸机用户则需要在系统里装 nvidia-container-toolkit这条线下面单独说。场景一WSL 里 nvidia-smi 打不开先查 Windows 侧在 WSL 终端执行 nvidia-smi如果提示 command not found 或找不到相关库说明 GPU 直通链路断了。按两步查先看 WSL 版本。在 Windows 终端执行wsl --list --verbose如果 VERSION 一列显示 1就要升级到 2wsl --set-version Ubuntu 2 wsl --update其中 Ubuntu 换成wsl --list显示的实际发行版名。再确认 Windows 上的 NVIDIA 驱动版本低于 510.06 需要重新安装新驱动。改完后回 WSL 再跑一次 nvidia-smi能看到显卡型号、驱动版本、显存即直通生效仍无输出就先重启一次 Windows 再试。场景二docker run --gpus all 报错查两处开关驱动没问题后验证 Docker 是否真的能调用 GPU。拉一个测试镜像跑一遍docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.2.0-base-ubuntu22.04 nvidia-smi看到显卡信息输出就是成功如果报could not select device driver之类的错误打开 Docker Desktop 设置确认Use WSL 2 based engine已开启并且你的 WSL 发行版对应的那一行 WSL 集成开关是开着的改完重启 Docker 再验证。纯 Linux 裸机用户先安装 nvidia-container-toolkit步骤见项目中文 README的 NVIDIA 安装一节然后重复上面这条验证命令以输出显卡信息为准。场景三拉镜像失败或特别慢先配镜像源HeyGem.ai 要拉三个镜像体积不小。如果卡在拉取或超时报错打开 Docker Desktop 的 Settings → Docker Engine在配置里加一个 registry-mirrors 数组填可用镜像地址后点 Apply restart镜像源清单可参考项目自带的常见问题文档纯 Linux 用户改的是/etc/docker/daemon.json里的同一字段改完重启 docker 服务。配完再拉正常应该能看到持续的下载进度如果依旧秒失败多半是网络问题换个镜像地址重试。场景四服务起来了又反复重启查三处镜像就绪后启动服务。若容器反复重启或客户端报 Connection refused按顺序查看容器日志。Docker Desktop 里点开容器用右侧的复制按钮把日志拷出来。ASR 服务duix-avatar-asr加载较慢启动后等几分钟再操作前几次连接被拒不一定是故障。看显存和内存。视频合成服务建议 8GB 以上显存WSL2 默认大约只分配一半物理内存内存小的机器建议在%LOCALAPPDATA%\wsl\wslconfig里显式设置 memory 大小。看版本。项目更新频繁拉取最新代码后到/deploy目录重新执行启动命令。部署与验收三条命令跑起 HeyGem.ai 三服务克隆代码本地已有代码可跳过这一步git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/he/HeyGem.ai启动服务。GPU 运行时和显存参数在 docker-compose 配置文件 里已预置直接按它启动即可cd HeyGem.ai/deploy docker-compose -f docker-compose-linux.yml up -d首次执行要等镜像下载完成耗时视网速而定。随后检查状态docker ps --format table {{.Names}}\t{{.Status}}duix-avatar-tts、duix-avatar-asr、duix-avatar-gen-video 三个服务全部处于 Up即部署成功。此时安装客户端进入创建页就能合成第一条数字人视频。视频合成时怎么观察 GPU 占用合成过程中开一个终端持续观察nvidia-smi -l 3GPU-Util 一列持续非零说明容器确实吃到了 GPU属正常负载如果合成视频时它一直是 0回到场景二重新排查。其余报错情况可按常见问题文档中的自查步骤对照处理。【免费下载链接】Duix-Avatar Truly open-source AI avatar(digital human) toolkit for offline video generation and digital human cloning.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/he/Duix-Avatar创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 HeyGem.ai WSL Docker GPU 部署完整指南：先排掉 4 类故障再动手
HeyGem.ai WSL Docker GPU 部署完整指南先排掉 4 类故障再动手【免费下载链接】Duix-Avatar Truly open-source AI avatar(digital human) toolkit for offline video generation and digital human cloning.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/he/Duix-Avatar本文面向 HeyGem.ai 数字人项目针对 WSL Docker 部署时Docker GPU 识别不到的常见故障讲解 WSL 无法识别 GPU、Docker 调不动 GPU、服务反复重启等现象的定位方法并完成三个服务的本地部署与验收。为什么 WSL 里的 Docker 识别不到 GPU先搞懂这一点WSL2 本质上是一台轻量虚拟机物理显卡长在 Windows 一侧。只要 Windows 端的 NVIDIA 驱动支持 WSL2 直通510.06 及以上版本并且 Docker Desktop 使用 WSL2 后端容器就能直接拿到物理 GPUWSL 里面反而不用装任何东西。所以WSL 下 Docker 识别不到 GPU这类问题多数出在 Windows 驱动或 Docker Desktop 设置上而不是 WSL 内部。纯 Linux 裸机用户则需要在系统里装 nvidia-container-toolkit这条线下面单独说。场景一WSL 里 nvidia-smi 打不开先查 Windows 侧在 WSL 终端执行 nvidia-smi如果提示 command not found 或找不到相关库说明 GPU 直通链路断了。按两步查先看 WSL 版本。在 Windows 终端执行wsl --list --verbose如果 VERSION 一列显示 1就要升级到 2wsl --set-version Ubuntu 2 wsl --update其中 Ubuntu 换成wsl --list显示的实际发行版名。再确认 Windows 上的 NVIDIA 驱动版本低于 510.06 需要重新安装新驱动。改完后回 WSL 再跑一次 nvidia-smi能看到显卡型号、驱动版本、显存即直通生效仍无输出就先重启一次 Windows 再试。场景二docker run --gpus all 报错查两处开关驱动没问题后验证 Docker 是否真的能调用 GPU。拉一个测试镜像跑一遍docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.2.0-base-ubuntu22.04 nvidia-smi看到显卡信息输出就是成功如果报could not select device driver之类的错误打开 Docker Desktop 设置确认Use WSL 2 based engine已开启并且你的 WSL 发行版对应的那一行 WSL 集成开关是开着的改完重启 Docker 再验证。纯 Linux 裸机用户先安装 nvidia-container-toolkit步骤见项目中文 README的 NVIDIA 安装一节然后重复上面这条验证命令以输出显卡信息为准。场景三拉镜像失败或特别慢先配镜像源HeyGem.ai 要拉三个镜像体积不小。如果卡在拉取或超时报错打开 Docker Desktop 的 Settings → Docker Engine在配置里加一个 registry-mirrors 数组填可用镜像地址后点 Apply restart镜像源清单可参考项目自带的常见问题文档纯 Linux 用户改的是/etc/docker/daemon.json里的同一字段改完重启 docker 服务。配完再拉正常应该能看到持续的下载进度如果依旧秒失败多半是网络问题换个镜像地址重试。场景四服务起来了又反复重启查三处镜像就绪后启动服务。若容器反复重启或客户端报 Connection refused按顺序查看容器日志。Docker Desktop 里点开容器用右侧的复制按钮把日志拷出来。ASR 服务duix-avatar-asr加载较慢启动后等几分钟再操作前几次连接被拒不一定是故障。看显存和内存。视频合成服务建议 8GB 以上显存WSL2 默认大约只分配一半物理内存内存小的机器建议在%LOCALAPPDATA%\wsl\wslconfig里显式设置 memory 大小。看版本。项目更新频繁拉取最新代码后到/deploy目录重新执行启动命令。部署与验收三条命令跑起 HeyGem.ai 三服务克隆代码本地已有代码可跳过这一步git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/he/HeyGem.ai启动服务。GPU 运行时和显存参数在 docker-compose 配置文件 里已预置直接按它启动即可cd HeyGem.ai/deploy docker-compose -f docker-compose-linux.yml up -d首次执行要等镜像下载完成耗时视网速而定。随后检查状态docker ps --format table {{.Names}}\t{{.Status}}duix-avatar-tts、duix-avatar-asr、duix-avatar-gen-video 三个服务全部处于 Up即部署成功。此时安装客户端进入创建页就能合成第一条数字人视频。视频合成时怎么观察 GPU 占用合成过程中开一个终端持续观察nvidia-smi -l 3GPU-Util 一列持续非零说明容器确实吃到了 GPU属正常负载如果合成视频时它一直是 0回到场景二重新排查。其余报错情况可按常见问题文档中的自查步骤对照处理。【免费下载链接】Duix-Avatar Truly open-source AI avatar(digital human) toolkit for offline video generation and digital human cloning.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/he/Duix-Avatar创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考