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dsh-wsl-gpufix

模型推理 更新于 2026.09.09

在终端中运行以下命令：

dsh plugin install Jumqyc/dsh-wsp-gpufix

将以下提示词粘贴到 DeepSeek Harness 对话框中：

在 DeepSeek Harness 终端执行 dsh plugin install Jumqyc/dsh-wsp-gpufix 即可安装，插件源码位于 https://github.com/Jumqyc/dsh-wsp-gpufix。源码地址：https://github.com/Jumqyc/dsh-wsl-gpufix

插件介绍

在 WSL2 上运行 DSH 时，Landlock 沙箱的硬编码白名单会拒绝 /dev/dxg 和 /proc 的读写，导致 torch.cuda.is_available() 始终为 False，CUDA 初始化直接报错。这个插件正是为了解决这一痛点而生。

它通过 Cordis 宿主组合机制，在沙箱构建时向 Landlock 参数中动态注入 --rw /dev/dxg 与 --rw /proc 两条授权，让受限 bash 会话能够正常打开 GPU 设备并完成 CUDA 线程注册。整个过程不修改任何厂商文件、不关闭沙箱、不触碰审批策略，插件卸载后方法即刻还原。

如果你在 WSL2 上依赖 DSH 做多模型推理、需要 PyTorch GPU 加速，同时又不想放弃沙箱带来的隔离安全性，这个插件是一个轻量且可逆的补齐方案。

使用场景

  • 在 WSL2 的 DSH 受限 bash 会话中 torch.cuda.is_available() 始终返回 False
  • nvidia-smi 在沙箱内提示 GPU access blocked by the operating system
  • CUDA 初始化返回 error 100 或 304，但无沙箱终端下 GPU 工作正常

适合人员

  • 在 WSL2 上依赖 DSH 进行 PyTorch GPU 推理的开发者
  • 希望保留 Landlock 沙箱隔离但需要 GPU 设备访问的 DSH 用户
  • 遇到沙箱内 CUDA 设备被阻断、不想手写 Landlock 配置的终端用户