由於我多年前買過一張 RTX GeForce 2070 顯卡 (GPU)，雖然僅有內建 8.0 GB 的專屬 GPU 記憶體，但要跑一些小的 LLM 模型還是可以的。最近在嘗試把一些 LLM 應用程式跑在 Docker 容器中，但是發現 Docker Desktop for Windows 預設是不支援 NVIDIA CUDA 的，需要特別設定一下才能使用。這篇文章記錄一下設定的過程。
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我的電腦有安裝 WSL 2 與 Docker Desktop WSL 2 backend，這兩個分別各使用了一個 ext4.vhdx 虛擬硬碟，我在使用 WSL 2 與 Docker 一段時間之後，這兩個虛擬硬碟變的非常大，分別佔用了 39GB 與 79GB 之多，我想是時候來壓縮這兩個虛擬硬碟了。這篇文章我就來說明壓縮 vhdx 的方法。
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對於 WSL (Windows Subsystem for Linux) 一直無法處理 Big5 字元這件事，對我來說就像在一片白牆上的一個污點，明知這面白牆很漂亮，但就是無法不注意牆上的那個污點，一直覺得不完美，直到昨天都還是解決不了。睡一覺之後，想到了一個新的關鍵字，找到了一個 luit 工具，這就是我昨天一直想要找到的工具！
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昨天在 Kubernetes Summit 2020 主持了一場實戰工作坊，幫助大家體驗 Istio 強大的 Service Mesh 能力。今天在家抽空玩了一下原先由微軟主導的 Open Service Mesh (OSM)，這套最近貢獻給 CNCF (雲端原生運算基金會)，正式成為 CNCF 沙盒專案的成員之一，十分有發展潛力。本篇文章就帶大家試試這套 SMI 服務網格介面 (Service Mesh Interface) 實作。
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我最近經常在 WSL 2 環境下開發，這樣不但可以大幅減少電腦的各種複雜配置與相依問題，有時候執行速度甚至比 Windows 還快。但我其中一台電腦這幾天卻出現了個詭異問題，想要執行 code . 卻會出現 run-detectors: unable to find an interpreter for /mnt/c/Program Files/Microsoft VS Code/Code.exe 的錯誤訊息，無法成功啟動 VSCode 執行，找了好一會兒才解決。
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在學習 Kubernetes 的時候，單一節點的 Kubernetes 測試環境已經可以讓你理解許多物件的建立與操作，對於「應用程式的開發人員」來說已經足夠。由於 Kubernetes 提供不同層級的「抽象」，照理說在不特別理解 Kubernetes 配置的情況下，應用程式都應該能正常運行才對。但如果想測試一些只有多台節點才能測試的功能，就需要相對完整的叢集才能測試了。本篇文章將分享 KinD (Kubernetes in Docker) 這套工具，可以幫助你在幾秒內成功架設擁有多節點的 Kubernetes 叢集環境。
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自從 Windows 升級到 Windows 10 Version 2004 之後，因為可以採用效能大幅提昇的 WSL 2 執行環境，像是 .NET Core, Go 與 Docker 都會全部跑在 WSL 2 的 Linux 下。今天這篇文章，我將介紹如何在 Windows 平台打造完美的 Go 開發環境，不但可以讓你享受 Linux 平台執行時無比的順暢，更能享受 Windows 平台絕佳的 VSCode 開發體驗。
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由於微軟這次推出 WSL 2 全新架構，可以讓你將 Linux 完整的跑在一個羽量級的 Hyper-V 虛擬機器中，不但可以用有完整的 Linux 核心、完整的 system call 相容性、啟動時花費更少的記憶體，也大幅提昇了檔案 I/O 存取的效能與網路管理的便利性。這篇文章將帶你一步一步認識 WSL 2，並且打造出優質的多重 Linux 開發環境。
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昨天在 Docker Desktop 2.3.0.2 (45183) 啟用 WSL 2 支援之後，我原本跑在本機 Docker 的 Elasticsearch 就無法啟動了。從 log 下去看，會感覺是記憶體不夠的問題，但是 Docker Desktop 搭配一個較為輕量的 WSL 2 核心引擎，因此從 Docker Desktop 的 Settings 介面卻怎樣也找不到調整 CPU & Memory 的地方，卡了十幾分鐘才找到解決辦法。
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