Windows部署vllm
时间: 2025-06-14 10:11:01 浏览: 32
<think>嗯,用户想在Windows上部署vLLM,但根据引用[1],Windows下不能直接安装vLLM,会遇到ModuleNotFoundError。那我得先确认vLLM的官方支持情况。vLLM官方主要支持Linux,特别是CUDA环境,而Windows可能缺少相关依赖。
接下来,用户的需求是在Windows上部署,可能需要考虑替代方案。引用[1]提到ollama和vLLM的区别,但用户明确需要vLLM,所以可能需要用WSL。因为WSL可以运行Linux环境,可能解决兼容性问题。此外,引用[2]提到在ARM架构服务器上源码编译安装,但Windows通常是x86,不过编译方法可能有参考价值。用户需要安装WSL2,然后按照Linux的步骤操作。
另外,用户可能对Docker部署感兴趣,但Windows的Docker Desktop同样需要WSL2后端。所以步骤大致分为安装WSL2,配置CUDA,然后安装vLLM。或者使用源码编译,但需要注意依赖项,比如PyTorch的Windows版本是否兼容。
还要注意Python环境管理,建议使用conda或venv,避免依赖冲突。最后,测试安装是否成功,运行简单示例,并处理可能出现的错误,比如缺少模块或CUDA驱动问题。需要提醒用户检查CUDA版本和显卡兼容性,以及安装正确的构建工具如Visual Studio的C++构建工具。</think>### 分步解答:在Windows上部署vLLM
#### 1. 环境准备
由于vLLM原生不支持Windows[^1],需通过**Windows Subsystem for Linux (WSL2)** 创建Linux环境:
```bash
wsl --install -d Ubuntu-22.04
```
安装完成后配置CUDA Toolkit:
```bash
sudo apt install nvidia-cuda-toolkit
```
#### 2. 安装依赖项
在WSL的Ubuntu环境中安装Python和构建工具:
```bash
sudo apt update
sudo apt install python3.10 python3-pip build-essential
```
#### 3. 源码编译安装vLLM
参考ARM架构服务器的编译方法[^2],适配Windows WSL环境:
```bash
git clone https://github.com/vllm-project/vllm.git
cd vllm
pip install -e . --extra-index-url https://mirrors.huaweicloud.com/repository/pypi/simple
```
#### 4. 验证安装
创建测试脚本`test_vllm.py`:
```python
from vllm import LLM
llm = LLM(model="gpt2")
print("vLLM初始化成功!")
```
#### 5. 故障排查
若出现`ModuleNotFoundError`,尝试:
- 确认CUDA版本≥11.8
- 重新安装PyTorch:`pip install torch==2.0.0+cu117`
- 检查WSL的NVIDIA驱动状态:`nvidia-smi`
###
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