【大模型部署】基于vLLM与Docker的WSL虚拟环境搭建：支持GPU加速的Qwen系列模型本地化推理系统配置

内容概要：本文详细介绍了如何在WSL（Windows Subsystem for Linux）环境下通过Docker部署vLLM大模型服务，涵盖环境准备、虚拟环境配置、模型下载与容器化运行全流程。重点包括WSL发行版管理、Docker与NVIDIA GPU支持配置、使用ModelScope或Hugging Face下载Qwen系列模型、创建隔离的Python虚拟环境以及通过docker-compose启动vLLM推理服务并进行接口测试。同时提供了常见问题解决方案，如权限设置、网络配置、资源限制调整等。; 适合人群：具备Linux基础、熟悉Docker和Python开发，从事AI模型部署或运维的工程师及研究人员；适合希望在本地Windows系统上运行大模型推理任务的技术人员。; 使用场景及目标：①在本地开发环境快速搭建基于vLLM的大模型推理服务；②利用GPU加速实现高效模型部署；③集成大模型后端（如Qwen）与前端应用（如Dify），构建完整AI应用链路；④掌握模型下载、容器编排、API调用等关键技术环节。; 阅读建议：操作前确保已安装WSL2、Docker Desktop并配置好GPU驱动；严格按照步骤执行，注意路径映射与权限设置；建议在虚拟环境中管理依赖以避免冲突；可结合实际模型替换文中示例路径，并根据硬件资源调整GPU内存和交换空间参数。