当前位置：首页 > 系统教程 > 正文

Windows10安装WSL2与Ubuntu24.04全攻略（vLLM部署Qwen2.5-VL视觉语言模型实战教程）

主机测评网
系统教程
2026-01-18
464

Windows10安装WSL2与Ubuntu24.04全攻略（vLLM部署Qwen2.5-VL视觉语言模型实战教程）

本教程专为小白设计，详细讲解从零开始搭建AI环境，覆盖WSL2安装、Ubuntu 24.04配置、vLLM框架部署及Qwen2.5-VL模型运行全流程。

一、前置准备与WSL2安装

在开始前，请确保你的Windows10系统已更新至最新版本（建议2004及以上），并开启虚拟化功能。WSL2（Windows Subsystem for Linux 2）是微软推出的Linux子系统，相比WSL1性能大幅提升，支持完整的Linux内核。以下是安装步骤：

以管理员身份打开PowerShell，运行命令：dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart 启用WSL功能。
继续运行：dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart 启用虚拟机平台。
重启电脑后，打开PowerShell，设置WSL2为默认版本：wsl --set-default-version 2。若提示WSL2需要更新内核，请从微软官网下载并安装。
安装WSL2后，你可以从Microsoft Store搜索安装Ubuntu 24.04，这是最新的LTS版本，稳定性高。

完成WSL2安装后，关键词WSL2将频繁出现在后续配置中，这是整个教程的基础环境。

二、Ubuntu 24.04安装与初始设置

打开已安装的Ubuntu 24.04应用，首次启动会提示创建用户名和密码。建议使用英文环境以避免编码问题。然后更新系统包：

    sudo apt update && sudo apt upgrade -y

安装必要工具如Python3、pip和git：sudo apt install python3 python3-pip git -y。Ubuntu 24.04默认自带Python3，但确保版本为3.10或更高。关键词Ubuntu 24.04代表Linux环境，是运行vLLM的关键平台。

Windows10安装WSL2与Ubuntu24.04全攻略（vLLM部署Qwen2.5-VL视觉语言模型实战教程） WSL2 Ubuntu 24.04 vLLM Qwen2.5-VL 第1张

三、安装vLLM推理框架

vLLM是一个高性能的LLM推理和服务框架，专为快速部署模型设计。在Ubuntu终端中，首先创建虚拟环境：

    python3 -m venv vllm_envsource vllm_env/bin/activate

安装vLLM及其依赖：pip install vllm。如果网络慢，可以使用清华镜像源：pip install vllm -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple。安装完成后，验证vLLM版本：python -c "import vllm; print(vllm.version)"。关键词vLLM在此步骤中核心，它是部署模型的基础框架。

四、部署Qwen2.5-VL视觉语言模型

Qwen2.5-VL是阿里云开源的多模态模型，支持图像和文本理解。在vLLM环境中，首先安装额外依赖：

    pip install transformers torch pillow

创建一个Python脚本（例如deploy_qwen.py），使用vLLM加载模型：

    from vllm import LLM, SamplingParamsllm = LLM(model="Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct", trust_remote_code=True)sampling_params = SamplingParams(temperature=0.7, max_tokens=100)outputs = llm.generate(["Describe this image: [Image placeholder]."], sampling_params)for output in outputs:    print(output.outputs[0].text)

运行脚本：python deploy_qwen.py。首次运行会下载模型权重，请确保网络稳定。关键词Qwen2.5-VL在此体现，它是本教程的目标模型。

五、常见问题与优化

1. 如果WSL2内存不足，可在用户目录创建.wslconfig文件，设置内存限制如memory=8GB。2. vLLM部署时若遇到CUDA错误，请确保已安装NVIDIA驱动并在WSL2中配置CUDA工具包。3. 对于Qwen2.5-VL，模型较大，建议至少有16GB RAM和GPU支持以提升推理速度。

总结：本教程通过一步步操作，实现了从Windows10的WSL2到Ubuntu 24.04，再到vLLM框架和Qwen2.5-VL模型的完整部署。这四个SEO关键词——WSL2、Ubuntu 24.04、vLLM和Qwen2.5-VL——贯穿全文，帮助你快速搭建AI开发环境。如有问题，可参考官方文档或社区论坛。