微软发布 WSL Container 公测版，将 Linux 容器集成到 WSL 中。这意味着今后无需安装 Docker Desktop，就能直接在 Windows 上运行 Docker 镜像。@Appinn

对于在 Windows 上运行 Docker 镜像，对比如下：

最大区别是不再需要安装 Docker Desktop，WSL 自带了 Linux 容器功能，只需要先升级 WSL：

wsl --update --pre-release

然后把老命令：

docker run -d -p 80:80 nginx

替换为：

wslc run -d -p 80:80 nginx

就可以了。

WSL 容器 CLI – wslc.exe

这次的 WSL 容器主要就是 wslc.exe，以前使用 docker 管理容器，现在可以直接使用 wslc。包括：

• 拉取镜像（Pull）
• 构建镜像（Build）
• 创建、启动容器（Run）
• 查看容器（List）
• 进入容器（Exec）
• 查看日志（Logs）
• 停止、删除容器（Stop / Remove）
• 调试、测试容器应用等

例子1: 启动一个 Ubuntu KDE 桌面容器

wslc run -d \
  --name=webtop \
  -e PUID=1000 \
  -e PGID=1000 \
  -e TZ=Etc/UTC \
  -p 3000:3000 \
  -p 3001:3001 \
  lscr.io/linuxserver/webtop:ubuntu-kde

Docker 用户对于里面的 linuxserver 很熟悉吧，非常知名的 Docker 镜像作者。这行命令的意思是：

从 lscr.io 拉取 linuxserver/webtop:ubuntu-kde 镜像，创建并后台运行一个容器，将宿主机 3000、3001 端口映射到容器，启动一个完整的 Ubuntu KDE 桌面，最终浏览器访问 http://localhost:3000 即可进入图形桌面

例子2：

wslc run --rm --gpus all \
  pytorch/pytorch:2.5.1-cuda12.4-cudnn9-runtime \
  python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available()); print(torch.cuda.get_device_name(0))"

作用是：

• 拉取官方 PyTorch CUDA 镜像（如果本地没有）
• 将宿主机 GPU 挂载到容器（--gpus all）
• 在容器内执行一段 Python
• 输出：
  • CUDA 是否可用
  • GPU 名称（例如 RTX 3080）

执行完成后，容器会自动删除。这个例子主要是为了展示 GPU 直通能力。

WSL 容器 API

除了 wslc.exe 外，微软还提供了 WSL 容器 API。它允许 Windows 应用直接创建、运行和管理 Linux 容器，无需调用命令行。

微软同时发布了支持 C、C++ 和 C# 的开发包，开发者可以将 Linux 容器直接集成到自己的 Windows 应用中。

例如，一款 Windows 图片处理软件需要使用已有的 Linux AI 图像处理程序。开发者可以通过 WSL 容器 API，在后台启动 Linux 容器运行这部分代码，而无需将其重新移植到 Windows。

也就是说，原本只能运行在 Linux 上的代码，现在可以直接嵌入 Windows 应用中。

此外，WSL 容器 API 还支持与 MSBuild 和 CMake 集成，只需在项目中添加少量配置，就可以把容器的构建、部署等步骤自动纳入编译流程，无需手动操作。

升级 WLS

现在就能升级：

但是感觉有点难 😭

原文：https://www.appinn.com/windows-wsl-container-public-preview/