WSL2 + Ubuntu 24.04 + Docker Desktop 配置双内核环境

文章目录

- WSL2 + Ubuntu 24.04 + Docker Desktop 配置双内核环境
WSL2 + Ubuntu 24.04 + Docker Desktop 配置双内核环境
- 使用WSL自动安装
- 手动安装
- ⚠️ 关于内核版本过旧 (5.10.16) 的重要提示
将ubuntu导出到D盘
安装Docker Desktop
- 备份原有mysql并停止
- 🚀 执行步骤：安装 Docker Desktop
- docker配置
- - 🚀 第一步：创建项目结构与配置文件
  - 📝 第二步：填入配置内容
  - 🛠️ 第三步：启动服务
  - - 网络设置
    - 网络波动导致失败
- 现代云原生开发的核心理念
- - 复用docker-compose.yml，还会再拉取一遍mysql镜像再启动一个实例吗？
  - - 💡 最佳实践建议
其他操作
- 停止容器
- 清理mysql数据集
- 修改端口映射
- 全面测试
- 内存占用问题
- 修改终端样式

WSL2 + Ubuntu 24.04 + Docker Desktop 配置双内核环境

使用WSL自动安装

wsl –set-default-version 2
# 查看网络上有哪些 Ubuntu 版本可用
wsl –list –online
# 安装 Ubuntu 24.04
wsl –install Ubuntu-24.04

如果上面的方案不行，尝试手动安装。

手动安装

根据微软官方文档，可以通过以下方式获取Ubuntu 24.04安装包：

访问微软官方下载链接：

Ubuntu 24.04 LTS (x64, arm64)

在 PowerShell (管理员) 中运行：

# 将路径替换为你实际下载的文件路径
Add-AppxPackage –Path "C:\\Users\\用户名\\Downloads\\CanonicalGroupLimited.Ubuntu24.04LTS_2404.1.26.0_neutral_~_79rhkp1fndgsc.AppxBundle"

安装完成后，在开始菜单搜索 “Ubuntu 24.04” 并点击运行。它会弹出一个小黑框进行最后的解压和初始化（这一步很快，不需要联网下载大文件）。输入用户名和密码即可。

✅ 验证安装成功

wsl -l -v

输出

NAME STATE VERSION
* Ubuntu-24.04 Running 1

由于观察到 version 为1,运行以下命令将 Ubuntu-24.04 转换为 WSL 2：

wsl –set-version Ubuntu-24.04 2

注意：这个过程可能需要几分钟，因为它需要将文件系统从虚拟硬盘格式转换为 VHDX 格式。请耐心等待直到显示 “Conversion complete”。

⚠️ 关于内核版本过旧 (5.10.16) 的重要提示

你提到的内核版本：5.10.16 确实非常旧（那是 2020 年的内核）。虽然 Mirror 模式主要依赖 Windows 宿主机的网络栈，但较新的内核对 Docker、GPU 直通和文件系统的性能有巨大提升。

手动更新 WSL2 内核：在 PowerShell (管理员) 中运行：

wsl —update

如果这步依然报错或卡住，说明你的 Windows 更新策略限制了它。你可以尝试去微软官网下载最新的 WSL2 Linux Kernel Update Package (MSI) 手动安装。

下载地址：https://learn.microsoft.com/en-us/windows/wsl/install-manual#step-4—download-the-linux-kernel-update-package
下载后双击安装即可。

安装完成后，

运行以下命令查看内核版本:

wsl –shutdown
# 重新进入 Ubuntu
wsl -d Ubuntu-24.04
# 检查内核版本
uname -r

输出

6.6.87.2-microsoft-standard-WSL2

将ubuntu导出到D盘

WSL2 的发行版本质上是一个 .vhdx 虚拟磁盘文件。我们可以通过 “导出 (Export) -> 注销 (Unregister) -> 导入 (Import)” 的三步法，轻松把它"搬家"到 D 盘。

假设你想把 Ubuntu 移动到 D:\\WSL\\Ubuntu-24.04 目录下。

第一步：完全关闭 WSL 在操作前，必须确保 Ubuntu 已经停止运行，否则文件会被锁定。打开 PowerShell (管理员)，执行：

wsl –shutdown

第二步：导出 Ubuntu 为备份文件

wsl –export Ubuntu-24.04 D:\\ubuntu-backup.tar

第三步：注销（删除）原 C 盘的 Ubuntu

⚠️ 警告：这一步会彻底删除当前安装在 C 盘的 Ubuntu 及其所有数据。请确保第二步的 .tar 文件已经生成成功且大小正常（通常几 GB）。

# 语法：wsl –unregister <发行版名称>
wsl –unregister Ubuntu-24.04

执行完后，你在 wsl -l -v 中将看不到 Ubuntu-24.04 了。

第四步：导入到 D 盘

mkdir D:\\WSL\\Ubuntu-24.04
# 语法：wsl –import <新名称> <安装目录> <备份文件路径> –version 2
wsl –import Ubuntu-24.04 D:\\WSL\\Ubuntu-24.04 D:\\ubuntu-backup.tar –version 2

第五步：恢复默认用户（重要！）通过 –import 方式安装的 WSL，默认会以 root 用户登录，而不是你之前创建的普通用户。我们需要把它改回来。

# 启动 Ubuntu：
wsl -d Ubuntu-24.04

# 修改默认用户配置：
# # 创建/编辑 wsl.conf
nano /etc/wsl.conf

在文件中加入以下内容（把 myuser 换成你真实的用户名）：

[user]
default=myuser

按 Ctrl+O 保存，Enter 确认，Ctrl+X 退出。

重启 WSL 生效：

wsl –shutdown
wsl -d Ubuntu-24.04

第六步：清理临时文件确认 D 盘的 Ubuntu 运行正常，数据都在，就可以删除那个巨大的临时备份包了：

del D:\\ubuntu-backup.tar

最后依旧检查

wsl -l -v

安装Docker Desktop

推荐方案：安装 Docker Desktop 虽然纯命令行党可能更喜欢直接装 docker.io，但在 WSL2 + GPU 这个特定场景下，Docker Desktop 是目前唯一能"开箱即用"且"省心"的方案。为什么选 Docker Desktop？

GPU 直通自动化：

Docker Desktop：安装时勾选 “Use WSL 2 based engine”，它会自动配置好 NVIDIA Container Toolkit。你只需要在 docker-compose.yml 里写 deploy.resources…，它就能自动调用你的 4070 显卡跑 Qwen。
手动安装 (docker.io)：你需要手动安装 NVIDIA Driver (WSL版)、手动安装 nvidia-container-toolkit、手动修改 /etc/docker/daemon.json、手动重启 docker 服务。一旦 WSL 内核更新，还可能失效，排查起来非常头疼。

WSL 集成管理：

Docker Desktop 有一个漂亮的 GUI，可以直观地看到哪个 WSL 发行版（Ubuntu-24.04）被激活了，资源占用多少，一键开关。
它会自动处理 Windows 和 WSL2 之间的端口映射和网络桥接。

上下文切换：

作为全栈，你可能偶尔需要切换到其他容器环境，Docker Desktop 的 Context 管理非常方便。

什么时候才选手动安装 (docker.io)？

你的电脑内存极小（<8G），无法承受 Docker Desktop 的后台进程（但你由 64G 内存，完全不用考虑这个）。
你在构建极度精简的生产环境镜像，不允许任何 GUI 组件。
你是 Linux 内核专家，享受手动配置每一个参数的过程。

备份原有mysql并停止

因为我是打算迁移到Docker Desktop，所以先备份mysql

# windows下
mysqldump -u root -p –all-databases –single-transaction –quick –lock-tables=false > D:\\mysql_backup_all.sql

# 进入 WSL2 Ubuntu 终端
wsl -d Ubuntu-24.04

# 验证能否访问 Windows 文件
# WSL2 自动将 Windows 磁盘挂载在 /mnt/ 下。
ls -lh /mnt/d/mysql_backup_all.sql

如果能看到文件信息，说明通路正常。

停用 Windows MySQL

按 Win + R，输入 services.msc，回车。

找到 MySQL 服务：通常叫 MySQL、MySQL80 或 MariaDB（我的是mysql57）

停止并禁用：

右键点击 -> 停止 (Stop)。

双击进入属性 -> 将"启动类型"改为手动 (Manual) 或禁用 (Disabled)。

建议选"手动"：万一哪天 Docker 挂了急需临时用原生库救急，还能手动开一下

验证端口释放：在 PowerShell 运行：

netstat -ano | findstr :3306

如果没有输出，说明端口已释放，完美！(如果有，等一会再看一下)

🚀 执行步骤：安装 Docker Desktop

既然你已经在 D 盘安好了 Ubuntu，我们按以下步骤操作：

下载与安装 (在 Windows 宿主机操作)

访问 Docker Desktop 官网。

下载 Windows 版 (它会同时支持 WSL2)。

运行安装程序。

关键配置：在安装向导中，确保勾选 “Use WSL 2 instead of Hyper-V” (默认通常就是)。

安装完成后，重启电脑（或者注销重新登录）。

初始化配置 (在 Windows 操作)

启动 Docker Desktop。

首次启动会提示你同意协议。

进入 Settings (齿轮图标) -> Resources -> WSL Integration。

你会看到你的 Ubuntu-24.04 出现在列表中。

✅ 开启 “Enable integration with my default WSL distro”。
✅ 开启 “Ubuntu-24.04” 的开关。

点击 Apply & Restart。

验证安装 (在 Ubuntu 终端操作)

打开你的 WSL2 Ubuntu 终端：

# 进入Ubuntu
wsl -d Ubuntu-24.04

# 检查 docker 命令是否可用
docker –version

# 检查是否能连接到守护进程
docker info
# 关键测试：检查 GPU 是否被识别
# 运行一个带有 nvidia-smi 的临时容器
docker run –rm –gpus all nvidia/cuda:12.1.0-base-ubuntu22.04 nvidia-smi

如果成功：你会看到一个表格，显示你的 RTX 4070 显卡信息、显存占用等。

docker配置

🚀 第一步：创建项目结构与配置文件

请在你的 WSL2 Ubuntu 终端中执行以下命令：

# 1. 创建项目根目录
mkdir -p ~/ai-stack && cd ~/ai-stack

# 2. 创建数据挂载目录 (防止权限问题)
mkdir -p data/redis data/mysql models

# 3. 创建 docker-compose.yml 文件
nano docker-compose.yml

📝 第二步：填入配置内容

将以下内容完整复制并粘贴到 nano 编辑器中：

services:
redis:
image: redis:7.4–alpine
container_name: redis–local
ports:
– "6379:6379"
volumes:
– ./data/redis:/data
command: redis–server ––appendonly yes
restart: unless–stopped
networks:
– ai–net

mysql:
image: mysql:8.0
container_name: mysql–local
environment:
MYSQL_ROOT_PASSWORD: xxxxxxx # 你的mysql密码
TZ: Asia/Shanghai
ports:
– "3306:3306"
volumes:
– ./data/mysql:/var/lib/mysql
command: ––character–set–server=utf8mb4 ––collation–server=utf8mb4_unicode_ci
restart: unless–stopped
networks:
– ai–net

qwen:
image: vllm/vllm–openai:latest
container_name: qwen–local
ports:
– "7575:8000"
volumes:
– /mnt/d/Models/Qwen3–4B:/models
deploy:
resources:
reservations:
devices:
– driver: nvidia
count: 1
capabilities: [gpu]
command: >
/models
–dtype half
–gpu-memory-utilization 0.85
–max-model-len 8192
–served-model-name qwen-3-4b
restart: unless–stopped
networks:
– ai–net
environment:
– HF_ENDPOINT=https://hf–mirror.com

networks:
ai-net:
driver: bridge

💡 配置亮点解析：

Redis: 使用了 alpine 镜像，体积极小，启动极快。开启了 –appendonly yes (AOF)，保证数据不丢失。
MySQL: 设置了 utf8mb4 字符集，避免中文乱码。增加了时区设置。
Qwen:
- –gpu-memory-utilization 0.85: 预留 15% 显存给系统和其他任务，防止 OOM。
- –served-model-name: 给模型起个别名，方便代码里调用。
- networks: 所有容器加入同一个 ai-net 网络。以后你的 Agent 代码如果在另一个容器里，可以直接用 redis://redis:6379 连接，无需知道 IP。

🛠️ 第三步：启动服务

保存文件 (Ctrl+O, Enter) 并退出 (Ctrl+X)，然后执行：

# 1. 拉取镜像并启动所有服务 (-d 表示后台运行)
docker compose up -d

# 2. 实时查看日志 (观察 Qwen 加载模型的过程，这可能需要几分钟)
docker compose logs -f qwen

# 3. 将备份的sql数据恢复到mysql中 prootpassword 为你的mysql密码直接管道导入（推荐） -f 强制导入忽略权限错误
cat /mnt/d/mysql_backup_all.sql | docker exec -i mysql-local mysql -uroot -prootpassword -f

# ✅ 验证导入结果
# 进入容器内部：
docker exec -it mysql-local mysql -uroot -pxxx
show databases;
USE blog_project;
show tables;
EXIT;

在这里插入图片描述

网络设置

如果出现了网络连接超时或中断问题

Error response from daemon: failed to resolve reference "docker.io/library/mysql:8.0": failed to do request: Head "https://registry-1.docker.io/v2/library/mysql/manifests/8.0": EOF

可以配置 Docker Desktop 使用proxy（最推荐，图形化）

打开 Docker Desktop 界面。

点击右上角的齿轮图标 (Settings)。

选择左侧的 Resources -> Proxies。

选择 Manual proxy configuration。

填写你的proxy信息：

HTTP Proxy: http://host.docker.internal:7897
注意：在 Docker Desktop 设置里，通常用 host.docker.internal 代表宿主机 Windows。如果不行，试一下 http://192.168.x.x:7897 (你的 Windows 局域网 IP)。
HTTPS Proxy: http://host.docker.internal:7897
No Proxy: localhost,127.0.0.1,.local,.internal

点击 Apply & Restart。

重启完成后，再次尝试运行 docker compose up -d。

注意：记得在设置里开启"局域网连接"，并且检查proxy节点

网络波动导致失败

下载大模型（尤其是像 Qwen 这种几十 GB 的模型）时，网络波动导致失败是非常令人崩溃的。因为 vLLM 或 HuggingFace 默认是流式下载，一旦中断，往往需要从头开始或者很难断点续传。

🏆 方案一：在 Windows 下用"下载器"下载，再映射进 WSL2（最稳、最快）

使用 Git LFS 或 huggingface-cli 下载 (推荐)：在 Windows PowerShell 中运行（记得开启"允许局域网"且配置了环境变量）：

# 设置proxy (临时生效)
$env:HF_ENDPOINT="https://hf-mirror.com" # 使用国内镜像源加速
$env:HTTP_PROXY="http://127.0.0.1:7897"
$env:HTTPS_PROXY="http://127.0.0.1:7897"

# 安装 huggingface hub (如果没装)
pip install huggingface_hub

# 下载模型到 Windows 本地目录 (例如 D:\\Models\\Qwen3-4B)
huggingface-cli download –resume-download Qwen/Qwen3-4B –local-dir "D:\\Models\\Qwen3-4B"

–resume-download：关键参数！支持断点续传。如果断了，重新运行命令它会接着下。

再不行就直接去huggingface.co下载 https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-4B/tree/main?show_file_info=model-00002-of-00003.safetensors

映射到 WSL2：

下载完成后，文件在 D:\\Models\\Qwen3-4B。
在 WSL2 中，这个路径自动挂载为 /mnt/d/Models/Qwen3-4B。

修改 Docker Compose：

编辑 ~/ai-stack/docker-compose.yml，将卷挂载路径指向这里：

volumes:
# 原来：- ./models:/models
# 现在：直接挂载 Windows 下载好的目录 (只读模式 ro 可选，防止误删)
– /mnt/d/Models/Qwen3–4B:/models:ro

启动服务：

docker compose up -d

现代云原生开发的核心理念

问题:这是专门为我的ai agent开发准备的环境吗？还是说这是统一配置的环境，我希望mysql和redis能作为独立服务进行部署

简短的回答是：这是一个"统一配置的开发环境"，但其中的 MySQL 和 Redis 确实是作为"独立服务"运行的。

这种架构既不是"为了 AI 硬凑的临时方案"，也不是"把所有东西塞进一个黑盒"。它是目前业界（包括阿里、字节、Google 等）最标准的微服务化开发模式。

让我为你详细拆解一下这个设计的精妙之处：

核心概念：容器化 = 独立服务在 docker-compose.yml 中，redis、mysql、qwen 分别定义在三个独立的 services 块里。

独立性：它们运行在三个完全隔离的容器中。
- Redis 挂了，MySQL 和 Qwen 不受影响。
- 你可以单独重启 MySQL (docker restart mysql-local)，而不需要动 Qwen。
- 它们有独立的进程、独立的文件系统、独立的内存空间。
服务化：它们通过网络端口进行通信，就像部署在三台不同的服务器上一样。
- 你的 Python 代码连接 Redis 是通过 localhost:6379 (网络请求)。
- 你的 Python 代码连接 MySQL 是通过 localhost:3306 (网络请求)。
- 你的 Python 代码调用 Qwen 是通过 localhost:7575 (HTTP API 请求)。

结论：是的，它们就是独立的标准化服务。你并没有把它们"写死"在 AI 代码里，而是让它们作为基础设施存在。 2. 为什么要把它们放在一起 (docker-compose)？既然是独立服务，为什么不分开启动（比如手动 docker run 三次）？

一键编排 (Orchestration)： docker-compose up -d 的作用是同时启动这一组相互依赖的服务，并自动构建它们之间的网络。
- 如果你以后要把这个项目发给同事，他只需要拿到这个 docker-compose.yml 文件，运行一行命令，就能获得和你一模一样的环境（相同的版本、相同的配置、相同的端口）。
- 这就是"环境即代码" (Infrastructure as Code)。
资源管理：在这个文件中，我们可以统一规划资源。比如限制 Qwen 只能用 90% 显存，防止它把显卡占满导致其他任务无法运行。

这是专门为 AI Agent 准备的吗？既是，也不是。

"不是"的一面（通用性）：
- Redis：这是通用的缓存和消息队列。无论你做 Web 后端、游戏服务器、还是高频交易，都会用到它。这里的配置（开启 AOF 持久化）是生产级标准配置。
- MySQL：这是通用的关系型数据库。存储用户信息、订单、日志，什么都可以。这里的配置也是标准的。
- 即使你不做 AI，这个 docker-compose.yml 去掉 Qwen 部分，就是一个完美的全栈 Web 后端基础环境。
"是"的一面（针对性）：
- Qwen (vLLM)：这部分确实是专门为 AI Agent 准备的。它加载了大模型，提供了 LLM 能力。
- 组合效应：AI Agent 的核心公式是 LLM + Memory (Redis/MySQL) + Tools。
  - Redis 在这里通常充当短期记忆 (Short-term Memory) 或消息总线（Agent 内部模块通信）。
  - MySQL 在这里通常充当长期记忆 (Long-term Memory) 或知识库元数据（存储向量索引、用户画像、历史对话记录）。
  - Qwen 是大脑。
- 这个配置文件将"大脑"和"记忆系统"预组装在了一起，让你能立刻开始编写 Agent 的业务逻辑，而不用花几天时间去调试数据库连接和模型部署。

未来的扩展性（解耦）如果你将来业务做大了，这个架构可以轻松拆分：

场景 A：数据库上云

你觉得本地 MySQL 性能不够了，买了阿里云 RDS。
操作：只需修改 docker-compose.yml，删掉 mysql 服务，然后把你的 Python 代码里的数据库连接地址改成阿里云的 IP。
结果：Redis 和 Qwen 依然在本地跑，数据库在云端。完全解耦。

场景 B：多 Agent 集群

你需要跑 10 个不同的 Agent。
操作：保留 Redis 和 MySQL 作为共享服务。复制 qwen 服务块，启动 qwen-agent-1, qwen-agent-2… 或者把 Qwen 部署到专门的 GPU 服务器上。
结果：基础设施（DB/Cache）与计算节点（Agent）分离。

场景 C：纯后端项目

你突然想做一个不带 AI 的电商网站。
操作：直接复用这个 docker-compose.yml，注释掉 qwen 部分。
结果：你瞬间拥有了一个高可用的电商后端基础环境。

📝 总结这个配置方案是"以 AI Agent 开发为场景切入点"构建的"标准化云原生开发环境"。

MySQL 和 Redis：是独立、通用、标准的基础设施服务。它们不依赖 AI 存在，AI 也不依赖它们的特定实现（只要协议对就行）。
Docker Compose：只是一个启动器，方便你一键拉起这套"全家桶"。
你的收益：你不需要分别去安装 MySQL 安装包、配置 Redis conf 文件、折腾 vLLM 环境。你拥有了一套可移植、可复现、易维护的开发底座。

复用docker-compose.yml，还会再拉取一遍mysql镜像再启动一个实例吗？

答案是：不会重新下载镜像，也不会产生冲突，但会启动一个新的容器实例（除非你复用旧的数据卷）。

关于"再拉取一遍镜像" 结论：不会重新下载。

机制：Docker 镜像是全局共享的。
- 当你第一次运行 docker compose up -d (AI 场景) 时，Docker 已经下载了 mysql:8.0 和 redis:7.4 镜像存在本地。
- 当你做"场景 C"时，修改了 docker-compose.yml（注释掉 qwen），再次运行 docker compose up -d。
- Docker 会检查本地是否有 mysql:8.0。发现有！它会直接复用本地镜像，跳过下载步骤，秒级启动。
例外：除非你手动执行了 docker rmi mysql:8.0 删除了镜像，或者过了很久镜像版本更新了且你配置了自动拉取，否则绝不会重复下载。

关于"再启动一个实例" 结论：这取决于你如何操作目录和数据卷。这里有两种情况：

情况 A：你在同一个目录 (~/ai-stack) 操作（推荐）
如果你只是修改了当前的 docker-compose.yml，把 qwen 部分注释掉，然后运行 docker compose up -d：
Qwen 容器：Docker 发现配置文件里没了 qwen 服务，它会停止并移除 qwen-local 容器（释放显存）。
MySQL/Redis 容器：Docker 发现配置里还有它们，且镜像没变。
- 如果容器已经在运行：它检测到配置无变化，什么都不做（保持运行，数据保留）。
- 如果容器停止了：它会重启原有的容器。
- 关键点：因为它复用了之前的 ./data/mysql 挂载卷，你的数据（用户表、订单表）都在！你不需要重新初始化数据库。
结果：你得到了一个干净的、去除了 AI 功能的、数据完整的电商后端环境。这是最丝滑的体验。
情况 B：你复制了一份文件到新目录 (~/ecommerce-project)
如果你把 docker-compose.yml 复制到了新文件夹，并注释掉 qwen，然后运行：
镜像：依然不会重新下载，复用本地缓存。
容器：Docker 会创建全新的 mysql 和 redis 容器（因为项目目录变了，默认的卷路径也变了，或者名字冲突处理机制不同）。
数据：新容器的数据库是空的（因为没有挂载到旧的 ./data/mysql）。
结果：你得到了一个全新的、空白的电商环境。你需要重新导入数据或运行迁移脚本。

💡 最佳实践建议

为了实现你描述的"瞬间拥有高可用电商后端"，我建议采用情况 A 的变体，或者使用 Profile 功能（Docker Compose 的高级特性）。

方法一：使用 Docker Compose Profiles（最优雅）你不需要注释代码！我们可以给服务打标签。修改你的 docker-compose.yml：

services:
redis:
# … 配置不变 …
profiles: ["common"] # 标记为通用服务

mysql:
# … 配置不变 …
profiles: ["common"] # 标记为通用服务

qwen:
# … 配置不变 …
profiles: ["ai"] # 标记为 AI 专属服务

使用方式：开发 AI Agent 时：

docker compose –profile common –profile ai up -d
# 或者默认启动所有（如果不指定 profile）
docker compose up -d

开发纯后端电商时：

docker compose –profile common up -d
# 这样 Qwen 根本不会启动，节省显存，但 MySQL/Redis 照常运行且数据保留

其他操作

停止容器

cd ~/ai-stack
docker compose down

清理mysql数据集

# 删除之前挂载的 MySQL 数据目录
sudo rm -rf ./data
# 重新创建空目录
mkdir -p ./data/redis ./data/mysql ./models
# 再次确认 mysql 目录是空的
ls -la ./data/mysql

修改端口映射

nano docker–compose.yml
# 以修改mysql端口为例
– "3306:3306"
# 修改为 (宿主机 3307 -> 容器 3306)
– "3307:3306"

全面测试

🚀 第一步：检查容器状态与日志

docker ps
nano ~/ai-stack/docker-compose.yml
docker-compose up -d
docker-compose down
docker logs -f qwen-local

在这里插入图片描述

mysql测试

连上mysql

— 用vs code插件连也行
— 进入mysql容器也行
— docker exec -it mysql-local mysql -uroot -pxxx
show databases;

redis测试

连上redis

ping

qwen测试

# 查看启动日志
docker logs -f qwen-local

在这里插入图片描述

直接在浏览器访问 http://localhost:7575/docs

qwen启动日志报错常见问题：

max-model-len 设置的太长了模拟的时候显存预估不够

command 参数在新版 vLLM 推荐直接把模型路径作为第一个参数，而不是用 –model。

内存占用问题

现象解释：你看到的"高内存占用"其实是 Docker + WSL2 + GPU 模型加载机制的正常表现，但这其中可能包含了一些可以优化的浪费。我们需要区分两种情况：

显存 (VRAM) 占用高：这是正常且必须的。

系统内存 (RAM/WSL2 内存) 占用高：这可能是配置不当导致的，可以优化。

如果你是指 Windows 的任务管理器中 “内存” (64GB RAM) 占用很高，或者 WSL2 进程 (vmmem 或 vmmemWSL) 占用了大量内存（比如 10GB+），即使服务空闲：原因分析：

WSL2 的"只增不减"机制：WSL2 默认会动态使用 Windows 内存，但不会自动释放。一旦 Docker 或模型加载用掉了 10GB，即使你停止了容器，WSL2 进程往往还会抱着这 10GB 不放，直到你重启 WSL。

Docker 桌面后台进程：Docker Desktop 本身及其辅助进程也会占用几百 MB 到 1GB 的内存。

模型权重加载策略：虽然 vLLM 主要把模型放在显存里，但在初始化阶段或部分算子计算时，可能会在系统内存中保留一份副本或临时缓冲区。

重启wsl

wsl –shutdown
wsl -d Ubuntu-24.04
cd ~/ai-stack
docker-compose up -d

设置开机自启动：只自启动redis和mysql

🚀 方案：使用 Windows 任务计划程序第一步：创建启动脚本

在 Windows 上创建一个新文件，比如 D:\\Scripts\\start-dev-env.bat (如果没有 Scripts 文件夹就新建一个)。

右键点击该文件 -> 编辑 (或用记事本打开)。

粘贴以下代码：

@echo off
REM 等待网络完全就绪 (可选，防止网络驱动没加载完)
timeout /t 5 /nobreak >nul

REM 1. 启动 WSL2 (默认发行版)
REM 这步会唤醒 WSL，但不会自动启动任何 Docker 容器
wsl –exec echo "WSL2 Started"

REM 2. 进入你的项目目录并启动指定服务
REM 注意：这里我们显式指定只启动 redis 和 mysql，不启动 qwen
wsl -d Ubuntu-24.04 -e bash -c "cd ~/ai-stack && docker compose up -d redis mysql"

REM 结束
exit

保存并关闭文件。

💡 原理：

wsl –exec …：先轻轻唤醒 WSL 内核。
wsl -d Ubuntu-24.04 -e bash -c “…”：以非交互模式执行命令。
docker compose up -d redis mysql：关键点。Docker Compose 允许你指定只启动某些服务。因为 qwen 不在列表中，它绝不会启动，显存完全空闲。

第二步：设置开机自启 (任务计划程序)

打开任务计划程序：

按 Win + S，搜索 “任务计划程序” (Task Scheduler)，打开它。

创建基本任务：

点击右侧的 “创建基本任务…”。
名称：输入 Start Dev Services (或者你喜欢的名字)。
描述：可选，比如"开机自动启动 Redis 和 MySQL"。
点击下一步。

设置触发器：

选择 “计算机启动时” (When the computer starts)。
点击下一步。

设置操作：

选择 “启动程序” (Start a program)。
点击下一步。
程序或脚本：浏览并选择你刚才创建的 D:\\Scripts\\start-dev-env.bat。
起始于 (可选)：填写脚本所在的文件夹路径，例如 D:\\Scripts (这很重要，防止相对路径错误)。
点击下一步。

完成配置：

勾选 “当单击’完成’时，打开此任务属性的对话框”。
点击完成。

第三步：关键权限设置 (必须做！) 为了让它在后台静默运行且不弹窗，需要修改刚才打开的属性窗口：

常规 (General) 选项卡：

✅ 勾选 “不管用户是否登录都要运行” (Run whether user is logged on or not)。
注意：选了这项后，脚本会在后台运行，你看不到黑框框，这是正常的。
✅ 勾选 “使用最高权限运行” (Run with highest privileges)。
配置 (Configure for)：选择你的 Windows 版本 (如 Windows 10/11)。

条件 (Conditions) 选项卡：

❌ 取消勾选 “只有在计算机使用交流电源时才启动此任务” (如果你是用笔记本，且希望拔电源也能启动，就取消；如果是台式机，可以保留)。
❌ 取消勾选 “只有在以下网络连接可用时才启动” (防止因网络判断延迟导致启动失败)。

设置 (Settings) 选项卡：

✅ 勾选 “如果任务运行时间超过… 停止任务” 可以取消勾选，或者设长一点 (虽然这个脚本很快就跑完了)。

点击确定。

系统会提示你输入 Windows 登录密码以保存凭据。输入后确认。

第四步：测试与验证不要重启电脑，先手动测试一下：

停止所有服务：

wsl -d Ubuntu-24.04 -e bash -c "cd ~/ai-stack && docker compose down"

在任务计划程序中测试：

找到刚才创建的 Start Dev Services 任务。
右键点击 -> 运行 (Run)。

验证结果：

打开 WSL2 终端，运行 docker ps。
你应该看到 redis-local 和 mysql-local 是 Up 状态。
Qwen (qwen-local) 应该不在列表中。
打开任务管理器，确认显存 (GPU Memory) 没有被占用，但 Vmmem 内存有少量增加 (Redis/MySQL 的开销)。

在这里插入图片描述

以后想启动 Qwen 怎么办？

wsl -d Ubuntu-24.04
cd ~/ai-stack
docker-compose up -d qwen

🚀 方案B：修改配置文件

先设置docker desktop开机自启动

然后修改qwen的配置

nano ~/ai-stack/docker-compose.yml
qwen:
image: vllm/vllm-openai:latest
container_name: qwen-local
# … 其他配置 …
restart: "no" # <— 修改这里！禁止自动重启

修改终端样式

🏆 方案一：直接使用 Windows Terminal (最推荐，微软官方出品) 这是目前 Windows 上最好的终端工具，它原生支持 WSL2。当你打开它时，你可以直接选择 “Ubuntu-24.04” 标签页，本质上你就是在运行 Ubuntu 的 Bash，所以它的样式、颜色、提示符和你之前在 WSL 里看到的一模一样！

安装

打开 Microsoft Store (微软应用商店)。
搜索 “Windows Terminal” (或者直接搜 “Terminal”)。
点击获取/安装。
- (注：Windows 11 默认已预装，直接在开始菜单搜 “Terminal” 或 “wt” 即可)

配置为默认终端 (关键步骤) 为了让它接管所有的命令行操作：

打开 Windows Terminal。

点击标题栏的下拉箭头 -> 设置 (Settings) (或按 Ctrl + ,)。

在左侧选择 “启动” (Startup)。

默认配置文件 (Default profile)：选择 Ubuntu-24.04。

默认终端程序选择刚才下载的那个windows终端

(可选) 勾选 “以管理员身份运行” (如果你经常需要 sudo)。

点击保存。

WSL2 + Ubuntu 24.04 + Docker Desktop 配置双内核环境

WSL2 + Ubuntu 24.04 + Docker Desktop 配置双内核环境

文章目录

WSL2 + Ubuntu 24.04 + Docker Desktop 配置双内核环境

使用WSL自动安装

手动安装

⚠️ 关于内核版本过旧 (5.10.16) 的重要提示

将ubuntu导出到D盘

安装Docker Desktop

备份原有mysql并停止

🚀 执行步骤：安装 Docker Desktop

docker配置

🚀 第一步：创建项目结构与配置文件

📝 第二步：填入配置内容

🛠️ 第三步：启动服务

网络设置

网络波动导致失败

现代云原生开发的核心理念

复用docker-compose.yml，还会再拉取一遍mysql镜像再启动一个实例吗？

💡 最佳实践建议

其他操作

停止容器

清理mysql数据集

修改端口映射

全面测试

内存占用问题

修改终端样式

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