在AI时代迅猛发展的今天，你是否梦想过在自己的电脑上运行一个强大的大语言模型（LLM），无需依赖云服务，就能随时生成文本、代码或创意内容甚至微调模型？通过vLLM这个高效的推理引擎，结合WSL2（Windows Subsystem for Linux 2）的强大兼容性，就能在Windows环境下轻松实现本地部署大模型。无论你是开发者、研究者还是AI爱好者，这篇文章将带你从零起步，掌握这项实用技能，开启你的本地AI之旅。

实施计划

• 1.启用虚拟化
• 2.安装WSL2
• 3.安装PyTorch
• 4.安装vLLM
• 5.运行大模型

实施步骤

1.启用虚拟化

本地环境如下图，使用的是25H2版本，不同环境安装可能会有所差异，请以实际环境为准。

进入“启用或关闭Windows功能”操作面板，开启“适用于Linux的Windows子系统”功能,安装完可能需要重启计算机，按照提示操作即可。

2. 安装WSL2

wsl --install # 默认安装

wsl.exe -d Ubuntu # 启动子系统

默认安装的Linux是Ubuntu24.04.3 LTS发行版，初次启动需要设置用户名和密码。

3. 安装PyTorch

3.1 安装基础依赖

sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install -y python3 python3-pip python3-venv git curl build-essential

3.2 安装CUDA ToolKit

nvidia-smi # 宿主机执行确认cuda版本

sudo apt install nvidia-cuda-toolkit # 安装时间比较长，请耐心等待

3.3 创建虚拟环境

python3 -m venv vllm-env
source vllm-env/bin/activate

3.4 安装PyTorch

3.4.1 安装PyTorch

pip install --upgrade pip
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

3.4.2 验证 PyTorch

python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"

4. 安装vLLM

4.1 pip安装

pip install vllm

4.2 源码安装

git clone https://github.com/vllm-project/vllm.git
cd vllm
pip install -e .

4.3 验证安装

python -c "from vllm import LLM; print('vLLM 安装成功！')"

5. 运行大模型

5.1 安装modelScope

pip install modelscope -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

5.2 下载模型Qwen/Qwen3-0.6B

modelscope download --model Qwen/Qwen3-0.6B --local_dir ./dir

或者

#创建python文件,并写入
from modelscope import snapshot_download
snapshot_download(
'需要替换的模型ID',
cache_dir="./model"
)
# python download.py执行文件

5.3运行大模型

看到上图消息，表示模型加载成功，访问端口默认映射到宿主机的8000端口，可以在cmd使用curl命令进行测试：

curl http://localhost:8000/v1/chat/completions ^
-H "Content-Type: application/json" ^
-d "{\"model\": \"model/Qwen/Qwen3-0.6B\", \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"香港今日天气？\"}], \"max_tokens\": 100}"

如果你如上图成功输出了大模型的回复，那就说明vllm的部署没有问题，到此你就成功完成了大模型的本地部署！

常用命令详解

​最后

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