Installation support for Windows / WSL users (CUDA, DGL, cu117 issues)
Nadie ha tomado este issue todavía.
Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 25/100
- Tipo de issue
- Documentación
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Estancado
Línea de trabajo
Start by reviewing the available installation guides and the dependency setup for CUDA, cuDNN, PyTorch cu117, and DGL under Ubuntu on WSL. Document tested version combinations, known Windows/WSL limitations, and workarounds; if a Docker image is pursued, its supported setup should be explicitly defined.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Hi,
I’ve been trying to install RFdiffusion on my Windows machine using WSL (Ubuntu), but I keep running into problems with dependencies — especially with CUDA, cuDNN, PyTorch (cu117), and DGL.
Even after following all available guides and trying different versions of these frameworks, installation either fails or the model won’t run properly due to GPU or CUDA compatibility issues.
It would be very helpful if the team (or community) could provide:
-
A step-by-step guide for installation on Windows/WSL.
-
Recommended CUDA and PyTorch versions that actually work under WSL.
-
Any known limitations or workarounds for Windows users.
Since many researchers and developers use Windows as their main system, having an official installation guide or Docker image for WSL would make RFdiffusion much more accessible.
Thank you for your amazing work on this project — it’s an incredible tool, and I’d love to get it running locally!
Best regards,
Kamyar Entezari
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 3.1k
- Forks
- 652
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Preparar el entorno
Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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