WSL2でDNS解決がうまくいかない問題と解決方法

WSL2でDNS解決がうまくいかない問題と解決方法

こんにちは!

Windows Subsystem for Linux (WSL2)は、Windows上でLinux環境を利用できる素晴らしい機能ですが、中にはDNS解決に関する問題が発生することがあります。この記事では、その症状と効果的な解決方法を紹介します。

検証環境

この記事で紹介する方法は、以下のバージョンで検証しています

WSL バージョン: 2.4.13.0
カーネル バージョン: 5.15.167.4-1
WSLg バージョン: 1.0.65
MSRDC バージョン: 1.2.5716
Direct3D バージョン: 1.611.1-81528511
DXCore バージョン: 10.0.26100.1-240331-1435.ge-release
Windows バージョン: 10.0.22631.3880

症状

以下のようなエラーメッセージが表示される場合、WSL2でのDNS解決に問題が発生している可能性が高いです:

  • コマンドラインから接続時: Could not resolve hostname ...
  • Pythonコードから接続時: [Errno -2] Name or service not known

これらのエラーは、WSL2内でDNSサーバーの設定が正しく行われていないことを示しています。

原因

WSL2は起動時に自動的に /etc/resolv.conf ファイルを生成し、Windows側のDNS設定を使用しようとします。しかし、この自動生成されるDNS設定が正しく機能しないケースがあります。上記のバージョン情報にあるように、2025年3月時点の最新WSL2(バージョン2.4.13.0)でもこの問題は完全には解決されていません。

解決方法

以下の3ステップで問題を解決できます

STEP1: WSL2が自動生成するDNS設定を無効化

WSL bashで以下のワンライナーを実行して、resolv.confが自動生成されるのを防ぎます。

注意:既存のwsl.conf があるばあいはvim等で編集してください。

sudo sh -c 'cat > /etc/wsl.conf << EOF
[network]
generateResolvConf = false
EOF'

このコマンドは、WSL2の設定ファイル /etc/wsl.conf を作成し、DNS設定の自動生成を無効にします。

STEP2: Windows側でWSLを再起動

Windows PowerShellまたはコマンドプロンプトで以下のコマンドを実行し、WSLを完全に再起動します

wsl --shutdown

STEP3: DNSサーバーを手動で設定

WSLを再度起動し、シェルで以下のコマンドを実行して、GoogleのパブリックDNSサーバーを手動で設定します

sudo sh -c 'cat > /etc/resolv.conf << EOF
nameserver 8.8.8.8
EOF'

これにより、GoogleのDNSサーバー(8.8.8.8と8.8.4.4)を使用するように設定されます。

確認方法

設定が正しく適用されたかを確認するには、以下のコマンドを実行してみてください

ping google.com

または、以下のPythonコードでの接続テスト

import socket
socket.gethostbyname('google.com')

WSLのカーネルバージョンを確認するには、以下のコマンドが使用できます

# カーネルバージョンの簡易表示
uname -r

# カーネルバージョンの詳細表示
cat /proc/version

# システム情報全体の確認(systemdが利用可能な場合)
hostnamectl

また、WindowsコマンドプロンプトまたはPowerShellからWSLのバージョン情報を確認するには

wsl --version

これらが正常に動作すれば、DNS解決の問題は解決されています。

注意点

  • この設定はWSLを再起動するたびにリセットされる可能性があります。その場合は、STEP3を再度実行する必要があります。
  • WSLのバージョンによっては動作が異なる場合があります。最新の情報については、Microsoftの公式ドキュメントを参照することをお勧めします。

まとめ

WSL2でのDNS解決問題は、自動生成されるDNS設定を無効化し、手動でDNSサーバーを設定することで解決できます。この方法は、最新のWSL2バージョンでも有効です。

Read more

個人情報検出の精度を、どう正しく語るか ― Recall、信頼区間、代表性から考える評価設計

個人情報検出の精度を、どう正しく語るか ― Recall、信頼区間、代表性から考える評価設計

こんにちは。Qualiteg研究部です。 私たちは、個人情報(PII)や機密情報、要配慮個人情報を含むセンシティブな情報を検出・マスキングする技術(https://pii-fi.com)の開発に取り組んでいます。 その中で日々向き合っているのが、 「精度の数字を、どうすれば正直に、正しく語れるのか」 という問題です。 たとえば、検出器の Recall(再現率)が 0.95 だったとします。 これは高い数字に見えます。しかし、その数字はどの種類の文書で測ったものなのか。正解データはどう作ったのか。サンプル数は十分なのか。別の業務文書にも同じ数字を当てはめてよいのか。 精度の数字は、単独ではほとんど意味を持ちません。 「何を、どの条件で、どう数えたか」とセットになって、はじめて実務で使える数字になります。 本記事では、私たちが PII 検出の精度評価に取り組む中で得た、精度を誠実に語るための考え方を紹介します。アルゴリズムの中身ではなく、評価のしかたに焦点を当てます。 1. はじめに:「Recall 0.95

By Qualiteg 研究部
一文の依頼で、調査から資料作成まで。AIエージェント「Bestllam」のデモ動画を公開しました

一文の依頼で、調査から資料作成まで。AIエージェント「Bestllam」のデモ動画を公開しました

こんにちは! 本日は当社の統合AIプラットフォーム "Bestllam®" の AIエージェント機能のデモをご紹介いたします! 「指示は出せても、AIが本当に仕事を仕上げてくれるのか」 生成AIを業務に取り入れる企業が増えています。 しかし現場からは、こんな本音も聞こえてきます。 「使い方を覚えるより、自分でやったほうが早い」 「指示を細かく出し直しているうちに、結局時間がかかる」 「便利なのは分かるが、機密情報を入力していいのか不安」 AIを"個人の便利ツール"の域から、"部門の成果"へと引き上げる。 これが当社の法人向け統合AIプラットフォーム Bestllam(ベストラム) が掲げるテーマです。 今回、そのAIエージェント機能を実際の操作画面とともに紹介する動画を公開しました。 たった一文の依頼が、7枚のレポートになるまで 動画のデモはシンプルです。エージェントに、こう入力します。 「先月の売上を年代別に分析し、資料にまとめてください」 これだけです。すると、エージェントはまず自分でTODOリストを組み立て、何をどの順番で進めるかという段取りを示します

By Qualiteg ビジネス開発本部 | マーケティング部
NCCL error: unhandled cuda error が出たら ─ WSL2 + マルチGPU + vLLM で詰まった話

NCCL error: unhandled cuda error が出たら ─ WSL2 + マルチGPU + vLLM で詰まった話

こんにちは! Qualitegプロダクト開発部です! 今日は、Windows + WSL2 のマシンに RTX 4090 を2枚挿して、大規模なオープンモデルを vLLM で動かそうとしたら、NCCL の初期化で見事に詰まった話を書きます。 世の中に断片的にしか情報がなく、抜けるまでにかなり粘ったので、同じ構成で消耗している方の時間を少しでも節約できれば嬉しいです。 経緯 今回の目的は、次々と登場する最新のオープンモデル(オープンウェイトのLLM)を、手元で評価することでした。 オープンモデルは数週間単位で新しいものが出てきます。ベンチマークの数字だけでなく、自分たちのユースケースに対して実際にどう振る舞うのか——出力の質、速度、量子化したときの劣化具合、エージェント的なタスクの得手不得手——を、手を動かして確かめています 今回の環境は Windows + WSL2(Ubuntu) に RTX 4090 を2枚(各24GB)挿したマシンです。 nvidia-smi 上の CUDA Version は 12.8。 動かすのは大規模オープンモデルを

By Qualiteg プロダクト開発部
Claude Codeで「The model's tool call could not be parsed」が頻発する問題の原因分析と対策

Claude Codeで「The model's tool call could not be parsed」が頻発する問題の原因分析と対策

こんにちは!Qualitegプロダクト開発部です。 Claude Code(CLI)を使った開発中に、次のようなエラーが繰り返し表示されて作業が止まる現象に遭遇しました。 ● The model's tool call could not be parsed (retry also failed). リトライしても直らず、/clear で会話をリセットしても、しばらく作業を続けるとまた同じエラーが出るという状況です。本記事では、実際のセッションログ(jsonl)を解析して特定した原因と、その対策について共有します。 結論から書くと、これは利用者側の設定ミスやコンテキスト枯渇が原因ではなく、 Opus 4.7(1Mコンテキスト)+ extended thinking の組み合わせで発生する、モデル応答側のストリーミングバグ でした。 現象 エラーが発生した環境は以下のとおりです。 * Claude Code 2.1.148 * モデル: Opus 4.

By Qualiteg プロダクト開発部