O wslc.exe, incluído no Windows Subsystem for Linux (WSL), permite executar e criar contêineres Linux no Windows 11 sem instalar um mecanismo de contêiner separado. Para começar, instale o WSL se ele ainda não estiver no PC, atualize-o no PowerShell e rode uma imagem de teste. Depois, você pode construir uma imagem para o seu projeto, publicar uma porta e acompanhar os registros do contêiner.

A Microsoft explica o fluxo do wslc e seus comandos. Um contêiner empacota um aplicativo com os componentes de que ele precisa para rodar; uma imagem é o pacote usado para iniciar esse contêiner.

O que você precisa

Tenha o Windows 11, o WSL instalado e o PowerShell à mão. Se o WSL ainda não estiver instalado, use wsl --install. O wslc.exe vem com o WSL, então não é necessário instalar um mecanismo de contêiner à parte.

Preparar o WSL e verificar o wslc

Instale o WSL somente se ele estiver ausente, atualize-o e confira o wslc com um contêiner Linux de teste.

Siga esta ordem no PowerShell. A primeira etapa é condicional: pule-a se o WSL já estiver instalado.

  1. Instale o WSL, se necessário. Execute wsl --install e aguarde a instalação. Isso prepara o subsistema de que o wslc precisa para rodar contêineres Linux.
  2. Atualize o WSL. Execute wsl --update para obter a versão mais recente.
  3. Confira o comando. Rode wslc version. O comando deve exibir a versão do wslc disponível no sistema.

Executar o primeiro contêiner Linux

Gary Explains demonstra comandos do WSL no PowerShell, incluindo a execução de contêineres e uma etapa com GPU. O vídeo está em inglês e usa opções de atualização pré-lançamento, diferentes do fluxo documentado neste guia.

Rode wslc run --rm hello-world no PowerShell. O wslc baixa a imagem se ela ainda não estiver no computador, executa o teste e remove o contêiner ao terminar por causa da opção --rm. Uma mensagem de saudação indica que a execução funcionou.

Criar uma imagem de projeto e abrir um serviço

Sim, o wslc também constrói imagens a partir de um projeto. Na pasta do projeto, crie um arquivo Containerfile com as instruções de build e execute:

wslc build -t helloworld-django .
wslc image list

O primeiro comando constrói a imagem e atribui a ela o nome helloworld-django; o segundo lista as imagens disponíveis. A Microsoft usa esse exemplo para demonstrar um projeto Django.

Para iniciar a imagem e disponibilizar o serviço na porta 8000 do Windows, execute:

wslc run -d --rm -p 8000:8000 --name django helloworld-django

A opção -p publica a porta do contêiner no computador: neste exemplo, a porta 8000 do Windows encaminha para a porta 8000 do contêiner. Confira se ele está ativo e consulte os registros com:

wslc container list
wslc container logs django

Abra http://localhost:8000/ no navegador do Windows para acessar o serviço. Também é possível executar wslc exec django uname para rodar uname dentro do contêiner; o resultado Linux indica que ele está rodando sobre o kernel Linux do WSL 2. Para um teste simples com Nginx, a Microsoft documenta o comando wslc run -d --rm -p 8080:80 --name web nginx: ele encaminha a porta 8080 do Windows para a porta 80 do contêiner.

Inspecionar e remover contêineres

Se algo não funcionar como esperado, consulte os detalhes do contêiner e os registros:

wslc container inspect <container-id>
wslc container logs <container-id>
wslc image inspect <image>

Encerre um contêiner com wslc container stop django, substituindo django pelo nome usado ao iniciá-lo. Como o exemplo de projeto usa --rm, o contêiner é removido quando para. Para remover contêineres parados ou imagens sem uso, os comandos documentados são wslc container prune e wslc image prune.

Guarde os arquivos do projeto no sistema de arquivos Linux do WSL quando usar ferramentas Linux para acessá-los. A Microsoft alerta que armazená-los no sistema de arquivos do Windows pode deixar esse acesso significativamente mais lento.

GPU e limites de uso

Abhinav Raj relatou no XDA um teste com GPU usando wslc em um PC com processador Ryzen 5 7600X e NVIDIA RTX 4070 Ti Super com 16 GB de VRAM. O contêiner CUDA reconheceu a GPU e o driver NVIDIA 617.14, com a opção --gpus all.

No teste de inferência com llama.cpp e o modelo Gemma 4 E4B, Raj registrou 124 tokens por segundo nas duas execuções dentro do contêiner. As duas execuções nativas ficaram entre 128 e 132 tokens por segundo. O teste usou quantização Q4_K_M, GPU totalmente utilizada, contexto de 128K, o mesmo prompt e uma resposta de 256 tokens. Esses números descrevem a configuração relatada por Raj.

O wslc executa contêineres Linux. Em artigo publicado em 23 de outubro de 2026, Raj também relatou que o Compose não estava disponível no wslc no teste descrito e que a Microsoft trabalhava para oferecer suporte a arquivos Compose existentes. O artigo contrastou esse escopo com o Docker Desktop, que pode alternar para contêineres Windows.